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Enregistrement W4281619131 · doi:10.3389/fnagi.2022.876437

Imaging Characteristics for Predicting Cognitive Impairment in Patients With Cerebral Autosomal Dominant Arteriopathy With Subcortical Infarcts and Leukoencephalopathy

2022· article· en· W4281619131 sur OpenAlexaboutno aff
Akira Taniguchi, Akihiro Shindo, Ken‐ichi Tabei, Osamu Onodera, Takao Urabe, Kazumi Kimura, Kazuo Kitagawa, Yoshihiro Miyamoto, Misa Takegami, Masafumi Ihara, Ikuko Mizuta, Toshiki Mizuno, Hidekazu Tomimoto

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceFoundation for Biomedical Research and InnovationFujita Health UniversityJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésCADASILLeukoencephalopathyMontreal Cognitive AssessmentDementiaMedicineHyperintensityMagnetic resonance imagingStroke (engine)Internal medicineNeuropsychologyCardiologyNeuroimagingVascular dementiaCognitionRadiologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Patients with cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy (CADASIL) show various clinical symptoms, including migraine, recurrent stroke, and cognitive impairment. We investigated the associations between magnetic resonance imaging (MRI) markers of small vessel disease and neuropsychological tests and identified the MRI characteristics for predicting cognitive impairment in patients with CADASIL. Methods Subjects included 60 CADASIL patients diagnosed with genetic tests and registered in the Japanese CADASIL REDCap database between June 2016 and December 2020. Patient information including clinical data, modified Rankin Scale (mRS); MRI findings of small vessel disease including periventricular and deep white matter lesions (WML), lacunar infarcts, and cerebral microbleeds (CMBs); and neuropsychological tests, including the Japanese version of the Mini-Mental State Examination (MMSE), the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J), and the Frontal Assessment Battery (FAB), were evaluated. Results Data from 44 CADASIL patients were eligible for this study, compared between patients with and without dementia. Regarding the neuroimaging findings, the Fazekas score of periventricular and deep WML was higher in patients with dementia (periventricular, p = 0.003; deep, p = 0.009). The number of lacunar infarcts was higher in patients with dementia ( p = 0.001). The standardized partial regression coefficient (SPRC) in MoCA-J was 0.826 (95% CI, 0.723–0.942; p = 0.005) for the number of CMBs. The SPRC in MMSE was 0.826 (95% CI, 0.719–0.949; p = 0.007) for the number of CMBs. The SPRC for FAB decreased significantly to 0.728 (95% CI, 0.551–0.960; p = 0.024) for the number of lacunar infarcts. Receiver operating characteristic (ROC) curves for dementia showed that in the number of lacunar infarcts, a cut-off score of 5.5 showed 90.9% sensitivity and 61.1% specificity. For the number of CMBs, a cut-off score of 18.5 showed 45.5% sensitivity and 100% specificity. Conclusion The characteristic MRI findings were that CADASIL patients with dementia had severe WML, both periventricular and deep, and a larger number of lacunar infarcts than those without dementia. The risk of dementia may be associated with ≥ 6 lacunar infarcts, ≥19 CMBs, or a Fazekas scale score of 3 in periventricular and deep WML.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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