Loss of corneal nerves and brain volume in mild cognitive impairment and dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction This study compared the capability of corneal confocal microscopy (CCM) with magnetic resonance imaging (MRI) brain volumetry for the diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) and dementia. Methods In this cross‐sectional study, participants with no cognitive impairment (NCI), MCI, and dementia underwent assessment of Montreal Cognitive Assessment (MoCA), MRI brain volumetry, and CCM. Results Two hundred eight participants with NCI (n = 42), MCI (n = 98), and dementia (n = 68) of comparable age and gender were studied. For MCI, the area under the curve (AUC) of CCM (76% to 81%), was higher than brain volumetry (52% to 70%). For dementia, the AUC of CCM (77% to 85%), was comparable to brain volumetry (69% to 93%). Corneal nerve fiber density, length, branch density, whole brain, hippocampus, cortical gray matter, thalamus, amygdala, and ventricle volumes were associated with cognitive impairment after adjustment for confounders (All P ’s < .01). Discussion The diagnostic capability of CCM compared to brain volumetry is higher for identifying MCI and comparable for dementia, and abnormalities in both modalities are associated with cognitive impairment.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 ».