Dawson's Fingers in Cerebral Small Vessel Disease
Notice bibliographique
Résumé
To explore Dawson's fingers in cerebral small vessel disease (CSVD) and factors related to the development of Dawson's finger, we collected and analyzed clinical data of 65 patients with CSVD. We found a venous abnormality feature called Dawson’s fingers around the ventricles in magnetic resonance images (MRIs) of 20 out of 65 patients with CSVD (30.8%). A significant association between Dawson's fingers and diabetes mellitus (DM) was also detected (30% vs. 8.9%, P < 0.05). CSVD patients with Dawson’s fingers had significantly increased cerebral microbleeds (CMB) (44.2% vs. 75.0%, p < 0.05), lacunae (66.7% vs. 95.0%, p < 0.05), and white matter hyperintensity (WMH) (p < 0.05) damage, and these patients exhibited significant cognitive domain impairment as assessed via Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (18.9 ± 1.8 vs. 24.0 ± 0.8, p < 0.05) and Mini-Mental State Examination (MMSE) (24.5 ± 1.1 vs. 26.6 ± 0.6, p < 0.05). Our results show a distinctly high incidence of Dawson's fingers in CSVD patients and identify a significant association with DM, thus yielding insights about the appropriate use of Dawson's fingers, a venous imaging marker, to explore the basic pathophysiology of CSVD.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».