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Enregistrement W4205229274 · doi:10.1002/alz.051360

Analysis of brain structural connectivity networks and white matter integrity in patients with mild cognitive impairment

2021· article· en· W4205229274 sur OpenAlexaboutno aff
Maurizio Bergamino, Ryan R. Walsh, Ashley M. Stokes

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentWhite matterFractional anisotropyDiffusion MRICognitionPsychologyMedicineNuclear medicineInternal medicineNeuroscienceMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mild cognitive impairment (MCI) is considered a prodromal phase of Alzheimer’s disease (AD) and patients with MCI convert to AD at a rate of about 10–15% per year. Because of this high conversion rate to AD, studies of MCI may yield insight into early pathological changes in AD. Here, we used a novel approach to analyze structural connectivity and white matter (WM) integrity using fractional anisotropy (FA), intra‐cellular (IC), extra‐cellular (EC), and isotropic (ISO) maps between patients with MCI and healthy controls (HC). Method Thirty‐two HC (age mean ± S.D. = 69 ± 6 years; 22 females) and 20 MCI (71 ± 9 years; 7 females) were included in this study. All subjects completed the Mini‐Mental State Exam (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Multi‐shell DTI were download from ADNI (http://adni.loni.usc.edu/). Pre‐processing was performed by Mrtrix3, FSL, and ANTs. Tractography was performed with 5 million seeds using the iFOD2 algorithm. Connectome was generated from the Desikan‐Killiany parcellation file and was subsequently filtered using the COMMIT2 algorithm. A three‐compartment Stick‐Zeppelin‐Ball model was used to create the IC, the EC, and the ISO compartments, respectively. Statistical analyses (ANCOVA) were performed by connectomestats (Mrtrix3), randomise (FLS), and by an in‐house Matlab script for Spearman’s correlations. Result The two groups did differ in MMSE and MoCA (Mann–Whitney U test: Z=2.031; p=0.021; Z=1.683; p=0.046, respectively). Differences between HC and MCI were found principally in the fornix for FA and in several WM areas for IC and ISO (Figure 1, Table 1). Connectometry analysis found differences between groups in two distinct tracts: Tract#1 between the left‐lateraloccipital and the left‐insula (t=4.25, p=0.023) and Tract#2 between the left‐middletemporal and the left‐parsopercularis (t=3.34, p=0.013) (Figure 2). Figure 3 and Table 2 show the results for the correlations between DTI metrics and the neurological scores. Conclusion In this study, by using a multi‐shell diffusion MRI acquisition and robust processing of DTI data, we detected alterations in WM integrity and structural connectivity in MCI subjects. Our results demonstrate the potential of these advanced diffusion MRI methods as biomarkers to distinguish MCI and HC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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