Cerebral Microbleeds Are Associated With Increased Brain Iron and Cognitive Impairment in Patients With Cerebral Small Vessel Disease: A Quantitative Susceptibility Mapping Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cerebral microbleeds (CMBs) have been recognized to play an important role in cognitive impairment of cerebral small vessel disease (CSVD) patients. However, the mechanism of this effect is still unclear. PURPOSE: Comparing the susceptibility values in the selected subcortical gray matter structures of CSVD patients without CMBs (CSVD-N) and with CMBs (CSVD-C) as well as healthy controls (HCs). STUDY TYPE: Prospective. SUBJECTS: Sixty-nine CSVD patients and 28 HCs were included; 24 CSVD patients (34.78%) had CMBs and 45 CSVD patients (65.22%) had no CMBs. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: All subjects were imaged on a 3.0 T MR scanner. The protocol consisted of a three-dimensional (3D) T1-weighted sequence and a 3D multi-echo gradient echo (mGRE) sequence. Brain QSM maps were computed from mGRE data using the morphology-enabled dipole inversion with automatic uniform cerebrospinal fluid zero reference algorithm (MEDI+0). ASSESSMENT: The mean susceptibility value within each region of interest was recorded. All participants underwent the cognitive assessment. Brain iron deposition burden of CMB lesions of every CSVD-C patient was computed. STATISTICAL TESTS: One-way analysis of variance test followed by Tukey's honest significance test and Kruskal-Wallis test were used with significance level of 0.05. Stepwise multivariate linear analysis was used to explore the factors influencing cognitive scores. RESULTS: Montreal cognitive assessment (MoCA), trail-making test (TMT)-A and TMT-B scores in the three groups were significantly different (all P < 0.05). Stepwise multivariate linear regression analysis revealed that the factors influenced MoCA scores were having CMBs (P < 0.05), white matter hyperintensities (P < 0.05), lacunes (P < 0.05) in brain, and the brain iron deposition burden of CMB lesions (P < 0.05) and for TMT scores (TMT-A + TMT-B), the influencing factors were age (P < 0.05), education years (P < 0.05), and the brain iron deposition burden of CMB lesions (P < 0.05). DATA CONCLUSION: The higher iron deposition burden of CMB lesions in brain may be an imaging quantitative marker of cognitive decline in patients with CSVD-C. LEVEL OF EVIDENCE: 1 TECHNICAL EFFICACY: Stage 2.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».