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Enregistrement W4285742940 · doi:10.3389/fnins.2022.851111

Functional Connectivity Features of Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging May Distinguish Migraine From Tension-Type Headache

2022· article· en· W4285742940 sur OpenAlexaboutno aff
Yajuan Wang, Yingshuang Wang, Lihong Bu, Shaoyang Wang, Xin‐hui Xie, Fuchun Lin, Zheman Xiao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWuhan UniversityRenmin Hospital of Wuhan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResting state fMRIMigraineFunctional magnetic resonance imagingFunctional connectivityMagnetic resonance imagingFunctional imagingNeuroscienceMedicineNuclear magnetic resonancePsychologyRadiologyPhysicsAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Migraineurs often exhibited abnormalities in cognition, emotion, and resting-state functional connectivity (rsFC), whereas patients with tension-type headache (TTH) rarely exhibited these abnormalities. The aim of this study is to explore whether rsFC alterations in brain regions related to cognition and emotion could be used to distinguish patients with migraine from patients with TTH. Methods In this study, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Self-Rating Anxiety Scale (SAS), Self-Rating Depression Scale (SDS), and rsFC analyses were used to assess the cognition, anxiety, and depression of 24 healthy controls (HCs), 24 migraineurs, and 24 patients with TTH. Due to their important roles in neuropsychological functions, the bilateral amygdala and hippocampus were chosen as seed regions for rsFC analyses. We further assessed the accuracy of the potential rsFC alterations for distinguishing migraineurs from non-migraineurs (including HCs and patients with TTH) by the receiver operating characteristic (ROC) analysis. Associations between headache characteristics and rsFC features were calculated using a multi-linear regression model. This clinical trial protocol has been registered in the Chinese Clinical Trial Registry (registry number: ChiCTR1900024307, Registered: 5 July 2019-Retrospectively registered, http://www.chictr.org.cn/showproj.aspx?proj=40817 ). Results Migraineurs showed lower MoCA scores ( p = 0.010) and higher SAS scores ( p = 0.017) than HCs. Migraineurs also showed decreased rsFC in the bilateral calcarine/cuneus, lingual gyrus (seed: left amygdala), and bilateral calcarine/cuneus (seed: left hippocampus) in comparison to HCs and patients with TTH. These rsFC features demonstrated significant distinguishing capabilities and got a sensitivity of 82.6% and specificity of 81.8% with an area under the curve (AUC) of 0.868. rsFC alterations showed a significant correlation with headache frequency in migraineurs ( p = 0.001, Pc = 0.020). Conclusion The rsFC of amygdala and hippocampus with occipital lobe can be used to distinguish patients with migraine from patients with TTH. Clinical Trial Registration [ http://www.chictr.org.cn/showproj.aspx?proj=40817 ], identifier [ChiCTR1900024307].

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)0,002
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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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