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Enregistrement W4312829927 · doi:10.31031/tnn.2021.04.000587

Recognition and Cognitive Risk Assessment of Brain Dysfunction in Patients with Migraine by Resting-state Functional Magnetic Resonance Imaging

2021· article· en· W4312829927 sur OpenAlexaboutno aff
Ying Xing

Notice bibliographique

RevueTechniques in Neurosurgery & Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurologyMigraineMagnetic resonance imagingMedicineFunctional magnetic resonance imagingNeurosurgeryResting state fMRICognitionNeuroscienceInternal medicinePsychologyPsychiatryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging (rest-fMRI) to post-process the data of the resting-state fMRI image of migraine patients and healthy controls without external conditions, analyze the spontaneous activity of nerve cells in the brain area without external stimulus, and analyze the changes of its brain functional network signals, so as to further analyze the relationship between the functional changes of multiple brain regions and clinical manifestations of migraine.At the same time, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale was used to screen the cognitive function of the above participants, which was associated with the functional changes of brain areas obtained by fMRI, so as to evaluate whether migraine will affect cognitive function.Method: Twenty-nine patients with migraine in our hospital from September 2020 to March 2021 were included.Patients with migraine were the case group (group A), then according to whether there was Patent Foramen Ovale (PFO), they were divided into migraine group with patent foramen ovale (group A1,20) and migraine group without patent foramen ovale (group A2,9).and selected 14 healthy people whose age, and education level match the case group, that is the control group (group B).Montreal cognitive assessment scale was used to test the cognitive function domains such as visual space, executive function, attention, memory, abstraction and orientation, using statistical software SPSS (Statistic a Product and Service Solutions) version 23.0, using Kruskal-Wallis H test, the P value is less than 0.05 as statistically different.Resting state fMRI pre-processing and post-processing auxiliary software MATLABR2010a, REST for subsequent processing of the data.Result: Alff values of bilateral cerebellar hemisphere, bilateral frontotemporal occipital parietal lobe, thalamus and basal ganglia in group A were significantly higher than those in group B (P< 0.05).Alff values of right temporal lobe in group A1 were significantly higher than those in group A2 (P<0.05).Alff values of bilateral cerebellar hemisphere, bilateral frontotemporal parietal lobe, left thalamus and basal ganglia in group A1 were significantly lower than those in group A2 (P< 0.05).The statistical results of MOCA scale scores in group A were lower than those in group B, and the difference was statistically significant (P<0.05),manifested in visual space and executive function, attention, memory, language ability, abstraction, and orientation.There was no significant difference in naming, language, abstraction, and delayed recall between A1 group and A2 group Montreal Cognitive Assessment Scale score statistics (P>0.05).The difference between visual space and execution, attention, and orientation was statistically significant (P<0.05).Conclusion: Migraine patients have abnormal connections in multiple brain areas in the resting state, resulting in abnormal brain function information integration, which is consistent with a variety of clinical manifestations of migraine patients.Migraine patients cause cognitive dysfunction, which can be manifested as damage to visual space and executive function, attention, memory, language ability, abstraction, and orientation; compared with migraine patients without patent foramen ovale, there is oval Migraine patients with patent foramen have more prominent cognitive impairments in visual space and execution, attention, and orientation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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