White matter hyperintensities in cognitive impairment with Lewy body disease: a multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: White matter hyperintensities (WMHs) are associated with cognitive deficits and worse clinical outcomes in dementia, but rare studies have been carried out of cognitive impairment in Lewy body disease (CI-LB) patients. The objective was to investigate the associations between WMHs and clinical manifestations in patients with CI-LB. METHODS: In this retrospective multicentre cohort study, 929 patients (486 with dementia with Lewy bodies [DLB], 262 with Parkinson's disease dementia [PDD], 74 with mild cognitive impairment [MCI] with Lewy bodies [MCI-LB] and 107 with Parkinson's disease with MCI [PD-MCI]) were analysed from 22 memory clinics between January 2018 and June 2022. Demographic and clinical data were collected by reviewing medical records. WMHs were semi-quantified according to the Fazekas method. Associations between WMHs and clinical manifestations were investigated by multivariate linear or logistic regression models. RESULTS: Dementia with Lewy bodies patients had the highest Fazekas scores compared with PDD, MCI-LB and PD-MCI. Multivariable regressions showed the Fazekas score was positively associated with the scores of Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part III (p = 0.001), Hoehn-Yahn stage (p = 0.004) and total Neuropsychiatric Inventory (p = 0.001) in MCI-LB and PD-MCI patients. In patients with DLB and PDD, Fazekas scores were associated with the absence of rapid eye movement sleep behaviour disorder (p = 0.041) and scores of Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part III (p < 0.001), Hoehn-Yahn stage (p < 0.001) and the Montreal Cognitive Assessment (p = 0.014). CONCLUSION: White matter hyperintensity burden of DLB was higher than for PDD, MCI-LB and PD-MCI. The greater WMH burden was significantly associated with poorer cognitive performance, worse motor function and more severe neuropsychiatric symptoms in CI-LB.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».