White matter hyperintensities, gray matter atrophy and cognitive deficits in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background MRI features of grey matter atrophy and White Matter Hyperintensities (WMHs) of cerebrovascular origin have been linked to cognitive symptoms in Parkinson’s disease (PD) (Yau 2018, Dadar 2018). Here we assess the relationship between WMH burden, gray matter atrophy in the Hippocampi and cognitive symptoms in PD. Method Data included 50 PD patients and 45 age‐matched controls with T1‐weighted and FLAIR scans at baseline, month18, and month36. WMHs were segmented using T1‐weighted and FLAIR images and a random forests classifier (Dadar et al. 2017, Figure 1.a). SNIPE (Scoring by Nonlocal Image Patch Estimator) was used to measure Alzheimer’s‐disease‐like atrophy patterns in the left and right hippocampi (Figure 1.b, Coupé et al. 2019). The relationship between MRI features and clinical scores was assessed using mixed‐effects models: where Cohort denotes a categorical variable contrasting PD versus controls, and ID denotes the categorical random effects. The variables of interest were MRI‐Feature (implying an overall association between the MRI feature and clinical score of interest) and the interaction term Cohort:MRI‐Score (implying an additional PD‐specific impact of the MRI‐Feature on the Clinical‐Score). Log‐transformed WMH volumes and SNIPE grading in the left and right Hippocampi were used as MRI features. Total Dementia Rating Scale (DRS) was the dependent variable of interest reflecting cognitive performance. Result WMH load significantly increased with age in both groups (t=9.95, p<0.0001). We did not find a significant group difference in WMH volumes. We did not find a significant association between WMH load and Total DRS score in either group. Total DRS significantly decreased with age (t=‐2.23, p<0.04) and decrease in Hippocampal grading (tLeftHC=2.83, pRighHC=0.005, tLeftHC=2.55, pRighHC=0.01), with a marginally greater impact in PDs (Figure 2, tLeftHC=1.80, pRighHC=0.07, tLeftHC=1.58, pRighHC=0.10). Conclusion In our cohort, hippocampal atrophy was significantly associated with cognitive deficits in both controls and PD patients, with a slightly greater impact in the PD group. We did not observe an impact of vascular disease burden on cognitive performance.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».