Cerebral white matter lesions and regional blood flow are associated with reduced cognitive function in early-stage cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background Differences in the extent of cerebral white matter lesions (WML) and regional cerebral blood flow (rCBF) in early-stage cognitive impairment (ESCI) contribute to the prognosis of cognitive decline; however, it is unclear precisely how WML and rCBF affect cognitive decline in ESCI. Objective We examined the association between WML, rCBF, and cognitive impairment in the ESCI, using path analysis to clarify how these variables affect each other. Methods Eighty-three patients who consulted our memory clinic regarding memory loss were included in this study based on the Clinical Dementia Rating. Participants underwent the Mini-Mental State Examination (MMSE), brain magnetic resonance imaging (MRI) for voxel-based morphometry analysis, and brain perfusion single-photon emission computed tomography (SPECT) for rCBF evaluation in cortical regions, using 3D stereotactic surface projection (3D-SSP) analysis. Results Path analysis was performed on the MRI voxel-based morphometry and SPECT 3D-SSP data, showing a significant correlation between both and MMSE scores. In the most suitable model (GFI = 0.957), correlations were observed between lateral ventricular (LV-V) and periventricular WML (PvWML-V) volumes [standardized coefficient (SC) = 0.326, p = 0.005], LV-V and rCBF of the anterior cingulate gyrus (ACG-rCBF; SC = 0.395, p < 0.0001), and ACG-rCBF and PvWML-V (SC = 0.231, p = 0.041). Furthermore, a direct relationship between PvWML-V and MMSE scores was identified (SC = −0.238, p = 0.026). Conclusion Significant interrelationships were observed among the LV-V, PvWML-V, and ACG-rCBF that directly affected the MMSE score in the ESCI. The mechanisms behind these interactions and the impact of PvWML-V on cognitive function require further investigation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».