Memory, processing of emotional stimuli, and volume of limbic structures in pediatric-onset multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The limbic system is involved in memory and in processing of emotional stimuli. We measured volume of the hippocampus, amygdala, and thalamus, and assessed their relative contribution to episodic memory and emotion identification in POMS. METHOD: = 18.1 ± 4.6 years; 49 female (64.5%)) completed the Penn Computerized Neurocognitive Battery (PCNB); 59 of 65 POMS participants and 69 out of 76 controls underwent 3 T MRI scanning. We derived age-adjusted Z-scores on accuracy and response time (RT) measures of episodic memory and emotion identification of the PCNB. Magnetic resonance imaging (MRI) volumetrics were normalized using the scaling factor computed by SIENAx. On PCNB tests that differed between groups, we used multiple linear regression to assess relationships between regional brain volumes and either episodic memory or emotion identification outcomes controlling for age, sex, accuracy/RT, and parental education. RESULTS: POMS participants were slower and less accurate than controls on the episodic memory domain but did not differ from controls on emotion outcomes. At the subtest level, POMS participants showed reduced accuracy on Word Memory (p = .002) and slower performance on Face Memory (p = .04) subtests. POMS participants had smaller total and regional brain volumes of the hippocampus, amygdala, and thalamus (p values ≤ 0.01). Collapsing across groups, both hippocampal and thalamic volume were significant predictors of Word Memory accuracy; hippocampal volume (B = 0.24, SE = 0.10, p = .02) was more strongly associated with Word Memory performance than thalamic volume (B = 0.16, SE = 0.05, p = .003), though the estimate with was less precise. CONCLUSIONS: POMS participants showed reduced episodic memory performance compared to controls. Aspects of episodic memory performance were associated with hippocampal and thalamic volume. Emotion identification was intact, despite volume loss in the amygdala.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».