Montreal Cognitive Assessment (MoCA) performance in Huntington’s disease patients correlates with cortical and caudate atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's Disease (HD) is an autosomal neurodegenerative disease characterized by motor, cognitive, and psychiatric symptoms. Cognitive impairment develops gradually in HD patients, progressing later into a severe cognitive dysfunction. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a brief screening test commonly employed to detect mild cognitive impairment, which has also been useful to assess cognitive decline in HD patients. However, the relationship between MoCA performance and brain structural integrity in HD patients remains unclear. Therefore, to explore this relationship we analyzed if cortical thinning and subcortical nuclei volume differences correlated with HD patients' MoCA performance. Twenty-two HD patients and twenty-two healthy subjects participated in this study. T1-weighted images were acquired to analyze cortical thickness and subcortical nuclei volumes. Group comparison analysis showed a significantly lower score in the MoCA global performance of HD patients. Also, the MoCA total score correlated with cortical thinning of fronto-parietal and temporo-occipital cortices, as well as with bilateral caudate volume differences in HD patients. These results provide new insights into the effectiveness of using the MoCA test to detect cognitive impairment and the brain atrophy pattern associated with the cognitive status of prodromal/early HD patients.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».