Impaired functional network properties contribute to white matter hyperintensity related cognitive decline in patients with cerebral small vessel disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: White matter hyperintensity (WMH) is one of the typical neuroimaging manifestations of cerebral small vessel disease (CSVD), and the WMH correlates closely to cognitive impairment (CI). CSVD patients with WMH own altered topological properties of brain functional network, which is a possible mechanism that leads to CI. This study aims to identify differences in the characteristics of some brain functional network among patients with different grades of WMH and estimates the correlations between these different brain functional network characteristics and cognitive assessment scores. METHODS: 110 CSVD patients underwent 3.0 T Magnetic resonance imaging scans and neuropsychological cognitive assessments. WMH of each participant was graded on the basis of Fazekas grade scale and was divided into two groups: (A) WMH score of 1-2 points (n = 64), (B) WMH score of 3-6 points (n = 46). Topological indexes of brain functional network were analyzed using graph-theoretical method. T-test and Mann-Whitney U test was used to compare the differences in topological properties of brain functional network between groups. Partial correlation analysis was applied to explore the relationship between different topological properties of brain functional networks and overall cognitive function. RESULTS: Patients with high WMH scores exhibited decreased clustering coefficient values, global and local network efficiency along with increased shortest path length on whole brain level as well as decreased nodal efficiency in some brain regions on nodal level (p < 0.05). Nodal efficiency in the left lingual gyrus was significantly positively correlated with patients' total Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores (p < 0.05). No significant difference was found between two groups on the aspect of total MoCA and Mini-mental State Examination (MMSE) scores (p > 0.05). CONCLUSION: Therefore, we come to conclusions that patients with high WMH scores showed less optimized small-world networks compared to patients with low WMH scores. Global and local network efficiency on the whole-brain level, as well as nodal efficiency in certain brain regions on the nodal level, can be viewed as markers to reflect the course of WMH.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».