White Matter Hyperintensities Related to Parkinson's Disease Executive Function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People with Parkinson's disease (PD) can develop multidomain cognitive impairments; however, it is unclear whether different pathologies underlie domain‐specific cognitive dysfunction. Objectives We investigated the contribution of vascular copathology severity and location, as measured by MRI white matter hyperintensities (WMHs), to domain‐specific cognitive impairment in PD. Methods We studied 85 PD (66.6 ± 9.2 years) and 18 control (65.9 ± 6.6) participants. Using the Fazekas scale for rating the severity of WMH, we subdivided PD into 14 PD – WMH + and 71 PD – WMH – . Participants underwent global, executive, visuospatial, episodic memory, and language testing. We performed nonparametric permutation testing to create WMH probability maps based on PD‐WMH group and cognitive test performance. Results The PD – WMH + group showed worse global and executive cognitive performance than the PD – WMH – group. On individual tests, the PD – WMH + group showed worse Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Stroop, Symbol Digit Modalities Test (SDMT), and Digit Span scores. WMH probability maps showed that in the PD – WMH + group, worse Stroop was associated with lesions centered around the corticospinal tract (CST), forceps major, inferior‐fronto‐occipital fasciculus, and superior longitudinal fasciculus; worse SDMT with lesions around the CST, forceps major, and posterior corona radiata; worse Digit Span with lesions around the posterior corona radiata; and worse MoCA with lesions around the CST. Conclusions We found that WMH severity was associated with PD executive dysfunction, including worse attention, working memory, and processing speed. Disruption of key white matter tracts in proximity to vascular lesions could contribute to these specific cognitive impairments. Early treatment of vascular disease might mitigate some executive dysfunction in a subset of patients with PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».