Volumetric and Diffusion Abnormalities in Subcortical Nuclei of Older Adults With Cognitive Frailty
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous studies have revealed the degeneration of subcortical nuclei may contribute to neuropathological changes in the process of cognitive impairment. But it is unclear in cognitive frailty. The aim of this study is to investigate the changes of subcortical nuclei in older adults with cognitive frailty and their relationship with cognition decline and physical frailty. Methods A total of 26 older adults with cognitive frailty and 26 matched healthy subjects were enrolled. The cognitive function and physical frailty were assessed by using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale (Fuzhou version) and Chinese version of Edmonton Frailty Scale(EFS). Volume and DTI parameters of subcortical nucleus were measured by using structural and diffusion tensor imaging brain MRI, and were compared between groups. Partial correlation analysis were conducted between subcortical nucleus volume, MoCA scores, and physical frailty indexs. Results Significant volume reduction was found in five subcortical nucleus including bilateral thalamus, left caudate, right pallidum and accumbens-area in older adults with cognitive frailty (P<0.05), and bilateral thalamus was most obvious. Decreased FA and RA values were observed only in the left thalamus in the CF group (P<0.05). No group differences were found in ADC value. MoCA scores was positively correlated with the volume of bilateral thalamus, right pallidum and accumbens area (P<0.05). While a negative correlation was found between physical frailty index and the volume of bilateral thalamus, caudate, pallidum and right accumbens area (P<0.05). Conclusion The microstructural changes occur in the subcortical nuclei of older adults with cognitive frailty, and these changes are correlated with cognition decline and physical frailty. Therefore the microstructural atrophy of the subcortical nuclei may involve in the pathological progression of cognitive frailty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».