White matter integrity of watershed areas is potentially influenced by hypoperfusion in the presence permanent atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To test a hypothesis of hypoperfusion-induced white matter changes in patients with atrial fibrillation (AFib) and to present statistics to compute sample size for the upcoming studies. Material and methods. We included 30 inpatients with AFib and investigated them with magnetic resonance imaging (MRI) with standard sequencies and diffusion tensor imaging (DTI). DTI data were analyzed with conventional ROI analysis in the Olea Sphere software and with watershed areas (WSA) mask in the FSL toolbox after nonlinear transformation of images to the Montreal Neurological Institute (MNI) space. Wilcoxon test was used to compare diffusion characteristics across subgroups. Results. Median age of participants was 73 years (69-78), 18 (60%) patients had moderate signs of small vessel disease with Fazekas score of one. Twenty-one patients had paroxysmal AFib. Analysis of WSA revealed decreased white matter integrity in the parieto-occipital cortical WSA with a pattern of significantly increased mean diffusivity (p=0,039), and marginally significant decrease in fractional anisotropy (p=0,056). Rank-based effect size across areas under comparison was either small (0,2) or negligible, and with statistical power in the range of 0,05-1. Conclusion. Atrial fibrillation could have pathophysiologically feasible mechanism to affect white matter integrity in the watershed areas.
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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) | 0,002 | 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 ».