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Enregistrement W3089304493 · doi:10.1155/2020/7242530

Increased Brain Iron Deposition in the Putamen in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus Detected by Quantitative Susceptibility Mapping

2020· article· en· W3089304493 sur OpenAlexaboutno aff
Jing Li, Qihao Zhang, Nan Zhang, Lingfei Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical and Health Science and Technology Development Project of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPutamenDiabetes mellitusDeposition (geology)Type 2 Diabetes MellitusInternal medicineMedicineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The underlying brain structural changes in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients have attracted increasing attention. The insulin-resistant state causes iron overload in neurons and leads to lesions in the central nervous system. Quantitative susceptibility mapping (QSM) can provide a noninvasive quantitative analysis of brain iron deposition. We aimed to compare the difference of brain iron deposition in the gray matter nucleus between T2DM patients and healthy elderly individuals using QSM. Methods. Thirty-two T2DM patients and thirty-two age- and gender-matched healthy controls (HCs) were enrolled in this research. Twenty-three patients and twenty-six HCs underwent cognitive assessments. Brain QSM maps were computed from multiecho GRE data using morphology-enabled dipole inversion with automatic uniform cerebrospinal fluid zero reference algorithm (MEDI+0). ITK-SNAP was used to measure the susceptibility values reflecting the content of iron in the regions of interest (ROIs). Results. The study included thirty-two T2DM patients (20 males and 12 females; mean age of 61.09±9.99 years) and 32 HCs (14 males and 18 females; mean age of 59.09±9.77 years). These participants had no significant difference in age or gender ( P>0.05 ). Twenty-three patients with T2DM (11 males and 12 females; mean age, 64.65±8.44 years) and twenty-six HCs (14 males and 12 females; mean age, 62.30±6.13 years) received an assessment of cognitive function. T2DM patients exhibited an obviously ( t=3.237 , P=0.003 ) lower Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score ( 26.78±2.35 ; HCs, 28.42±0.64 ; normal standard ≥26) and a higher Stroop color-word test (SCWT)-C score [87(65,110); HC, 63(60,76.75), Z=−2.232 , P=0.003 ] than HCs. The mean susceptibility values in the putamen appeared obviously higher in T2DM patients than in HCs ( t=−3.994 , P<0.001 ). The susceptibility values and cognitive assessment scores showed no obvious association ( P>0.05 ). However, an obvious correlation was observed between the changes in the susceptibility values in the putamen and the thalamus/dentate nucleus ( r=0.404 , P<0.001 ; r=0.423 , P<0.001 ). Conclusion. T2DM patients showed increased susceptibility values in the putamen and had declines in executive functions, but the linear association between them was not statistically significant. Changes in susceptibility values in the putamen indicated increased iron deposition and might be used as a quantitative imaging marker of central nervous system injury in T2DM patients. QSM might be able to help probe micro neuronal damage in gray matter and provide information on diabetic encephalopathy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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