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Enregistrement W4200332029 · doi:10.3389/fimmu.2021.803504

Heterogeneity of White Matter Hyperintensities in Cognitively Impaired Patients With Cerebral Small Vessel Disease

2021· article· en· W4200332029 sur OpenAlexaboutno aff
Tingting Wang, Aoming Jin, Ying Fu, Zaiqiang Zhang, Shaowu Li, David Wang, Yilong Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHyperintensityWhite matterMedicineDiseaseCardiologyNeuroscienceMagnetic resonance imagingPsychologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Similar white matter hyperintensities (WMH) might have different impact on the cognitive outcomes in patients with cerebral small vessel disease (CSVD). This study is to assess the possible factors related to the heterogeneity of WMH in cognitively impaired patients with CVSD. Methods: We analyzed data from a cohort of patients with CVSD who were recruited consecutively from the Beijing Tiantan Hospital from 2015 to 2020. WMH, lacunes, enlarged perivascular space (ePVS), microbleeds and lacunar infarcts were rated on brain MRI. A score of <26 on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) indicated cognitive impairment. A mismatch was defined as the severity of WMH not matching the severity of cognitive dysfunction. Type-1 mismatch was defined as a mild WMH (Fazekas score = 0-1) associated with cognitive impairment, and type-2 mismatch was defined as a severe WMH (Fazekas score = 5-6) associated with normal cognitive function. Ultrasmall superparamagnetic iron oxide (USPIO)-enhanced SWI on 3-Tesla MRI was used to image the penetrating arteries in basal ganglia to explore the underlying mechanism of this mismatch. Multivariable logistic regression was used to analyze the association between the imaging features and cognitive impairment. Results: In 156 patients, 118 (75.6%) had cognitive impairment and 37 (23.7%) showed mismatch. Twenty five (16.0%) had type-1 mismatch and 12 (7.7%) had type-2 mismatch. Regression analysis found that WMH, lacunes, microbleeds and total CSVD scores were associated with cognitive impairment and were independent of vascular risk factors. However, lacunes, microbleeds and total CSVD scores were related to the mismatch between WMH and cognitive impairment (p=0.006, 0.005 and 0.0001, respectively). Specially, age and ePVS in basal ganglia were related to type-1 mismatch (p=0.04 and 0.02, respectively); microbleeds and total CSVD scores were related to type-2 mismatch (p=0.01 and 0.03, respectively). Although the severity of WMH was similar, the injury scores of penetrating arteries were significantly different between those with and without cognitive impairment (p=0.04). Conclusions: Heterogeneity of WMH was present in cognitively impaired patients with CSVD. Conventional imaging features and injury of penetrating arteries may account for such heterogeneity, which can be a hallmark for early identification and prevention of cognitive impairment.

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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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