Myelin Damage in Normal Appearing White Matter Contributes to Impaired Cognitive Processing Speed in Multiple Sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Cognitive impairment is a core symptom in multiple sclerosis (MS). Damage to normal appearing white matter (NAWM) is likely involved. We sought to determine if greater myelin heterogeneity in NAWM is associated with decreased cognitive performance in MS. METHODS: A total of 27 participants with MS and 13 controls matched for age, sex, and education underwent myelin water imaging (MWI) from which the myelin water fraction (MWF) was calculated. Corpus callosum, superior longitudinal fasciculus, and cingulum were chosen as regions of interest (ROIs) a priori based on their involvement in MS-related cognitive impairment. Cognitive performance was assessed using the Symbol Digit Modalities Test (SDMT). Pearson ́s product moment correlations were performed to assess relationships between cognitive performance and myelin heterogeneity (variance of MWF within an ROI). RESULTS: In MS, myelin heterogeneity in all three ROIs was significantly associated with performance on the SDMT. These correlations ranged from moderate (r = -.561) to moderately strong (r = -.654) and were highly significant (P values ranged from .001 to .0002). Conversely, myelin heterogeneity was not associated with SDMT performance in controls in any ROI (P > .108). CONCLUSION: Increased myelin heterogeneity in NAWM is associated with decreased cognitive processing speed performance in MS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle