Early Detection of White Matter Changes with Cognitive Decline in Parkinson's Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study was to detect changes in white matter in patients with Parkinson's disease applied by diffusion tensor imaging to predict cognitive impairment. Methods: Montreal cognitive assessment was applied to 50 Parkinson's disease patients to confirm cognitive decline (M: F = 41:9; age: 62.72±9.07 years) and to 20 Parkinson's disease patients with no cognitive impairment as a control (M: F =13:7; age 58.95±11.22). All patients underwent disease severity testing by using Modified Hoehn and Yahr Scale, Unified Parkinson disease rating scale and Diffusion tensor imaging (DTI) for the corpus callosum and cingulum including their involved parts to define affected tracts. Results: In PD with cognitive impairment subjects, the cognitive affection correlated with abnormal DTI parameters of the corpus callosum and cingulum. There were FA or MD differences in both the corpus callosum and cingulum pathways. These findings were independent of age, sex and total white matter volume. Conclusion: Patients with Parkinson's disease associated with cognition decline are detected by tractography changes of the corpus callosum and cingulum.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».