Characterizing the cortical pathways underlying visual trigger induced urinary urgency incontinence by functional MRI
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Visual triggers have long been recognized clinically to stimulate urgency urinary incontinence (UUI). Current pathophysiology recognizes the importance of cortical control over micturition but there is no standardized methodology for clinicians to study the impact of visual triggers. Our aim was to develop an imaging protocol able to characterize the brain's response to personalized visual triggers, providing a methodology for evaluation on connectivity within the brain in patients with visually triggered urinary urgency. METHODS: A magnetic resonance imaging (MRI) methodology specific for urologic use was developed. A 3T-Elition Scanner was first used to acquire static structural images. These images were then used to define approximately 200 brain regions of interest (ROI) using a validated brain atlas. Then, real-time functional MRI (fMRI) scans were conducted during natural bladder filling, where study subjects were shown randomized block sequences of visual stimuli comprised of both subject-specific trigger images and neutral images. The fMRI scan data were merged to identify key ROI underlying UUI. RESULTS: Dynamic fMRI scans were conducted in 10 subjects, 4 with trigger-induced UUI, 2 with trigger-induced urgency, and 4 with no urgency or leakage to visual triggers. No subjects with UUI history lost continence during imaging, but all four subjects reported sensations of urgency in response to their own subject-specific trigger images. The ROI identified were the periaqueductal gray, anterior cingulate gyrus, pons, and prefrontal cortex. We found increased activity in the prefrontal cortex and limbic system ROI in response to subject-specific visual triggers of UUI. CONCLUSIONS: This information provides proof of principle for further exploration of subject-specific trigger image evaluation using fMRI to explore causation in patients with UUI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».