Normal-Appearing White Matter Deteriorates over the Year After an Ischemic Stroke and Is Associated with Global Cognition
Notice bibliographique
Résumé
Normal-appearing white matter (NAWM) is a hub of plasticity, but data relating to its influence on post-ischemic stroke (IS) outcome remain scarce. The aim of this study was to evaluate the relationship between NAWM integrity and cognitive outcome after an IS. A longitudinal study was conducted including supra-tentorial IS patients. A 3-Tesla brain MRI was performed at baseline and 1 year, allowing the analyses of mean fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) in NAWM masks, along with the volume of white matter hyperintensities (WMH) and IS. A Montreal Cognitive Assessment (MoCA), an Isaacs set test, and a Zazzo's cancellation task were performed at baseline, 3 months and 1 year. Mixed models were built, followed by Tract-based Spatial Statistics (TBSS) analyses. Ninety-five patients were included in the analyses (38% women, median age 69 ± 20). FA significantly decreased, and MD significantly increased between baseline and 1 year, while cognitive scores improved. Patients who decreased their NAWM FA more over the year had a slower cognitive improvement on MoCA (β = - 0.11, p = 0.05). The TBSS analyses showed that patients who presented the highest decrease of FA in various tracts of white matter less improved their MoCA performances, regardless of WMH and IS volumes, demographic confounders, and clinical severity. NAWM integrity deteriorates over the year after an IS, and is associated with a cognitive recovery slowdown. The diffusion changes recorded here in patients starting with an early preserved white matter structure could have long term impact on cognition.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».