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Enregistrement W4324132583 · doi:10.1002/brb3.2940

Progressive alterations in white matter microstructure across the timecourse of Huntington's disease

2023· article· en· W4324132583 sur OpenAlexaff
Carlos Estevez‐Fraga, Michael S. Elmalem, Marina Papoutsi, Alexandra Dürr, Elin M. Rees, Nicola Z. Hobbs, Raymund A.C. Roos, G. Bernhard Landwehrmeyer, Blair R. Leavitt, Douglas R. Langbehn, Rachael I. Scahill, Geraint Rees, Sarah J. Tabrizi, Sarah Gregory

Notice bibliographique

RevueBrain and Behavior · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesUK Dementia Research InstituteMedical Research CouncilAlzheimer's SocietyWellcome Trust
Mots-clésFractional anisotropySuperior longitudinal fasciculusLongitudinal studyDiffusion MRIWhite matterCohortPsychologyInternal medicineMedicinePathologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Whole-brain longitudinal diffusion studies are crucial to examine changes in structural connectivity in neurodegeneration. Here, we investigated the longitudinal alterations in white matter (WM) microstructure across the timecourse of Huntington's disease (HD). METHODS: We examined changes in WM microstructure from premanifest to early manifest disease, using data from two cohorts with different disease burden. The TrackOn-HD study included 67 controls, 67 premanifest, and 10 early manifest HD (baseline and 24-month data); the PADDINGTON study included 33 controls and 49 early manifest HD (baseline and 15-month data). Longitudinal changes in fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), axial diffusivity, and radial diffusivity from baseline to last study visit were investigated for each cohort using tract-based spatial statistics. An optimized pipeline was employed to generate participant-specific templates to which diffusion tensor imaging maps were registered and change maps were calculated. We examined longitudinal differences between HD expansion-carriers and controls, and correlations with clinical scores, including the composite UHDRS (cUHDRS). RESULTS: HD expansion-carriers from TrackOn-HD, with lower disease burden, showed a significant longitudinal decline in FA in the left superior longitudinal fasciculus and an increase in MD across subcortical WM tracts compared to controls, while in manifest HD participants from PADDINGTON, there were significant widespread longitudinal increases in diffusivity compared to controls. Baseline scores in clinical scales including the cUHDRS predicted WM microstructural change in HD expansion-carriers. CONCLUSION: The present study showed significant longitudinal changes in WM microstructure across the HD timecourse. Changes were evident in larger WM areas and across more metrics as the disease advanced, suggesting a progressive alteration of WM microstructure with disease evolution.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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