Brain iron content in cerebral amyloid angiopathy using quantitative susceptibility mapping
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Cerebral amyloid angiopathy (CAA) is a small vessel disease that causes covert and symptomatic brain hemorrhaging. We hypothesized that persons with CAA would have increased brain iron content detectable by quantitative susceptibility mapping (QSM) on magnetic resonance imaging (MRI), and that higher iron content would be associated with worse cognition. Methods Participants with CAA ( n = 21), mild Alzheimer’s disease with dementia (AD-dementia; n = 14), and normal controls (NC; n = 83) underwent 3T MRI. Post-processing QSM techniques were applied to obtain susceptibility values for regions of the frontal and occipital lobe, thalamus, caudate, putamen, pallidum, and hippocampus. Linear regression was used to examine differences between groups, and associations with global cognition, controlling for multiple comparisons using the false discovery rate method. Results No differences were found between regions of interest in CAA compared to NC. In AD, the calcarine sulcus had greater iron than NC (β = 0.99 [95% CI: 0.44, 1.53], q < 0.01). However, calcarine sulcus iron content was not associated with global cognition, measured by the Montreal Cognitive Assessment ( p > 0.05 for all participants, NC, CAA, and AD). Discussion After correcting for multiple comparisons, brain iron content, measured via QSM, was not elevated in CAA compared to NC in this exploratory study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».