Differential effects of confluent and non‐confluent white matter hyperintensities on functional connectivity in mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Emerging evidence suggests that confluent WMH results in greater cognitive impairment compared to non‐confluent WMH. However, the mechanism linking confluent WMH and early cognitive impairment is not clearly understood. We studied the effects of confluent and non‐confluent WMH on whole‐brain functional connectivity (FC) across 164 regions of interest (ROI) in subjects with Mild Cognitive Impairment (MCI). Method Sixty‐three MCI subjects with T1‐weighted MRI, T2‐weighted MRI, resting‐state functional MRI (rs‐fMRI) and neuropsychological data were studied. Subjects were classified as confluent WMH (C‐WMH) or non‐confluent WMH (NC‐WMH) using the Staal’s criteria on the Fazekas WMH scale. Group‐level ROI‐to‐ROI FC trends and differences at differential WMH subtypes were computed using standard rs‐fMRI analysis. Result Subjects with C‐WMH exhibited increased inter‐regional FC in the fronto‐parietal, fronto‐occipital, parieto‐occipital, and temporo‐parietal regions of the salience, dorsal‐attention, default‐mode, and visual networks. Increased intra‐regional FC in the frontal lobe was also observed in C‐WMH. In contrast, only intra‐regional FC changes were seen in the frontal and temporal lobes in NC‐WMH. Performance on the Montreal Cognitive Assessment correlated positively with increased inter‐regional FC only in the C‐WMH group, suggesting that increased connectivity was associated with better global cognition in MCI subjects with C‐WMH. Conclusion C‐WMH in subjects with MCI is associated with widespread increased inter‐regional FC changes which correlates with better performance in global cognition. These findings provide novel insights into divergent functional alterations related to the confluence of WMH in MCI.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».