White Matter Lesions in Mild Cognitive Impairment and Idiopathic Parkinson's Disease: Multimodal Advanced MRI and Cognitive Associations
Notice bibliographique
Résumé
Cerebrovascular disease is a common comorbidity in older adults, typically assessed in terms of white matter hyperintensities (WMHs) on MRI. While it is well known that WMHs exacerbate cognitive symptoms, the exact relation of WMHs with cognitive performance and other degenerative diseases is unknown. Furthermore, based on location, WMHs are often classified into periventricular and deep WMHs and are believed to have different pathological origins. Whether the two types of WMHs influence cognition differently is unclear. Using regression models, we assessed the independent association of these two types of WMHs with cognitive performance in two separate studies focused on distinct degenerative diseases, early Alzheimer's (mild cognitive impairment), and Parkinson's disease. We further tested if the two types of WMHs were differentially associated with reduced cortical cerebral blood flow (CBF) as measured by arterial spin labeling and increased mean diffusivity (MD, a marker of tissue injury) as measured by diffusion imaging. Our approach revealed that both deep and periventricular WMHs were associated with poor performance on tests of global cognition (Montreal cognitive Assessment, MoCA), task processing (Trail making test), and category fluency in the study of mild cognitive impairment. They were associated with poor performance in global cognition (MoCA) and category fluency in the Parkinson's disease study. Of note, more associations were detected between cognitive performance and deep WMHs than between cognitive performance and periventricular WMHs. Mechanistically, both deep and periventricular WMHs were associated with increased MD. Both deep and periventricular WMHs were also associated with reduced CBF in the gray matter.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».