MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3191793176 · doi:10.1155/2021/2120130

Value of Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging Combined with Quantitative Electroencephalogram in Diagnosis of Neurocognitive Impairment in Patients with White Matter Demyelination

2021· article· en· W3191793176 sur OpenAlexaboutno aff
Jun Li, Hongtao Li, Yun Ma, Xiaowei Cai, Yinjie Zhong, Chunjie Song

Notice bibliographique

RevueContrast Media & Molecular Imaging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterFractional anisotropyDiffusion MRIMontreal Cognitive AssessmentCorpus callosumMagnetic resonance imagingPsychologyFrontal lobeInternal medicineMedicineAudiologyCardiologyCognitionPsychiatryNeuroscienceCognitive impairmentRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aimed to explore the clinical value of combined adoption of magnetic resonance diffusion tensor imaging (DTI) and quantitative electroencephalogram (QEEG) in assessing microstructure changes and mild neurocognitive dysfunction in patients with white matter demyelination. 128 cases of white matter demyelination admitted to the hospital from October 2018 to October 2019 were rolled into the research group, and 100 healthy patients physically examined during the same period were rolled into the control (ctrl) group. QEEG and magnetic resonance DTI examinations were performed for all patients. The wave power of δ, θ, α, and β and the ratio of α/θ and (δ + θ)/(α + β) were recorded. The FA values of white matter fibers in different brain areas were measured, and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Addenbrooke Cognitive Evaluation rating (ACE-R) were adopted to assess the neurocognitive function of patients. It was found that the dominant frequency of each brain area in the research group was 8-9 Hz slow α wave. In contrast with the ctrl, the α wave and α/θ values in the research group were lower, while θ wave and δ + θ/α + β values were higher ( P < 0.05 ); the scores of ACE-R and MoCA were lower ( P < 0.01 ); the fractional anisotropy (FA) values of the right frontal lobe white matter (0.335 ± 0.068), the left temporal lobe white matter (0.391 ± 0.032), and the corpus callosum knee white matter (0.658 ± 0.053) were lower ( P < 0.05 ). The FA values of these three areas were positively correlated with attention and calculation, memory, and memory of MoCA scale, respectively ( P < 0.05 ). The FA value of the right frontal white matter was positively correlated with the attention and calculation score of the ACE-R scale ( P < 0.05 ). In conclusion, magnetic resonance DTI combined with QEEG could reflect the microstructural changes of white matter, which may be associated with mild neurocognitive impairment. The primary objective of the study was to explore the clinical value of combined adoption of magnetic resonance DTI and QEEG in assessing microstructure changes and mild neurocognitive dysfunction in patients with white matter demyelination, expected to provide a theoretical basis for the treatment of white matter demyelination.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContrast Media & Molecular ImagingMême sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207