Structural network topology correlates to cognitive impairment and iPTH level in End-stage renal disease patients with peritoneal dialysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The burden of cognitive impairment in end-stage renal disease (ESRD) undergoing peritoneal dialysis received more attention, which associated with hospitalization, mortality and quality of life. We aimed to assess the topological alterations of brain white matter structural network in ESRD and the correlation between network metrics with Montreal Cognitive Assessment scores and clinical data. Methods: The study included 25 ESRD patients with secondary hyperparathyroidism (SHPT group), 25 patients without SHPT (Non-SHPT group) and 25 healthy controls (HC group) of comparable age and sex. Cognitive function was assessed using Montreal Cognitive Assessment. WM structural network constructed by diffusion tensor imaging and deterministic tractography method, and then used graph theoretical approaches to investigate alterations in the global and regional properties of the WM network in these participants. Results: ESRD patients showed cognitive impairment compared to HC and SHPT patients was lower cognitive scores than Non-SHPT patients. The global topological organization and local efficiency of WM network was significantly disrupted in SHPT but not in Non-SHPT patients, as compared with HC group. Moreover, lower regional efficiency was found in ESRD patients mainly distributed in the frontal and parietal cortices. In addition, association was found between iPTH, shortest path length and cognitive impairment, and iPTH level was negatively correlated with small-worldness by two indexes normalized clustering coefficient and normalized shortest path length. Conclusion: The present study indicated that brain structural connectome in ESRD patients with high iPTH level was disrupted as cognitive impairment and it has the potential connectome-based biomarkers for early detection.
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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 | 0,001 |
| 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 ».