Leveraging the resting brain to predict memory decline after temporal lobectomy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Anterior temporal lobectomy as a treatment for temporal lobe epilepsy is associated with a variable degree of postoperative memory decline, and estimating this decline for individual patients is a critical step of preoperative planning. Presently, predicting memory morbidity relies on indices of preoperative temporal lobe structural and functional integrity. However, epilepsy is increasingly understood as a network disorder, and memory a network phenomenon. We aimed to assess the utility of functional network measures to predict postoperative memory changes. Methods Patients with left and right temporal lobe epilepsy (TLE) were recruited from an epilepsy clinic. Patients underwent preoperative resting-state fMRI (rs-fMRI) and pre- and postoperative neuropsychological assessment approximately one year after surgery. We compared functional connectivity throughout the memory network of each patient to a healthy control template based on 19 individuals to identify differences in global organization. A second metric indicated the degree of integration of the to-be-resected temporal lobe with the rest of the memory network. We included these measures in a linear regression model alongside standard clinical and demographic variables as predictors of memory change after surgery. Results Seventy-two adults with TLE were included in this study (37 left/35 right). Left TLE patients with more abnormal memory networks, and with greater functional integration of the to-be-resected region with the rest of the memory network preoperatively, experienced the greatest decline in verbal memory after surgery. Together, these two measures explained 44% of variance in verbal memory change (F(2,31)=12.01, p=0.0001), outperforming standard clinical and demographic variables. None of the variables examined in this study were associated with visuospatial memory change in patients with right TLE. Conclusion Resting-state connectivity provides valuable information concerning both the integrity of to-be-resected tissue as well as functional reserve across memory-relevant regions outside of the to-be-resected tissue. Intrinsic functional connectivity has the potential to be useful for clinical decision-making regarding memory outcomes in left TLE, and more work is needed to identify the factors responsible for differences seen in right TLE.
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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 | 0,000 | 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 ».