The whole‐brain voxel‐based morphometry study in early stage of T2DM patients
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to investigate the alterations in whole-brain gray matter density in early stage type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients with cognitive impairment using magnetic resonance imaging. METHODS: Thirty-six cases of early stage T2DM patients with cognitive impairment (T2DM-CI), 34 cases of early stage T2DM patients without cognitive impairment (T2DM) and 30 cases of healthy controls (HC) were enrolled. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-Mental State Examination (MMSE) scores were used to identify the cognitive impairment. The whole-brain gray matter density was analyzed using 3D-T1 BRAVO imaging, using the voxel-based morphometry method on T1 structure imaging of two groups. RESULTS: The correlation analysis of total gray matter density with MMSE and MoCA scores in the T2DM-CI group was performed. There were no significant differences in MMSE and MoCA scores between the HC and T2DM groups. However, the MMSE and MoCA scores in the T2DM-CI group were significantly reduced compared with the T2DM group. There were no significant differences in age, gender, education, body mass index (BMI) or blood pressure among the three groups. Voxel-based morphometry (VBM) results showed that the density of left triangle part of inferior frontal gyrus, orbital part of inferior frontal gyrus and opercular part of inferior frontal gyrus and left insula in the T2DM-CI group decreased compared with the T2DM group. Correlation analysis results showed that there was a significant positive correlation between total gray matter density and scores of MMSE and MoCA scores in the T2DM-CI group. CONCLUSION: In conclusion, total gray matter density is positively correlated with the scores of MMSE and MoCA in T2DM patients, which may be an early sign of cognitive impairment in patients with T2DM.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».