Altered structural connectivity in olfactory disfunction after mild COVID-19 using probabilistic tractography
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to investigate changes in olfactory bulb volume and brain network in the white matter (WM) in patients with persistent olfactory disfunction (OD) following COVID-19. A cross-sectional study evaluated 38 participants with OD after mild COVID-19 and 24 controls, including Sniffin' Sticks identification test (SS-16), MoCA, and brain magnetic resonance imaging. Network-Based Statistics (NBS) and graph theoretical analysis were used to explore the WM. The COVID-19 group had reduced olfactory bulb volume compared to controls. In NBS, COVID-19 patients showed increased structural connectivity in a subnetwork comprising parietal brain regions. Regarding global network topological properties, patients exhibited lower global and local efficiency and higher assortativity than controls. Concerning local network topological properties, patients had reduced local efficiency (left lateral orbital gyrus and pallidum), increased clustering (left lateral orbital gyrus), increased nodal strength (right anterior orbital gyrus), and reduced nodal strength (left amygdala). SS-16 test score was negatively correlated with clustering of whole-brain WM in the COVID-19 group. Thus, patients with OD after COVID-19 had relevant WM network dysfunction with increased connectivity in the parietal sensory cortex. Reduced integration and increased segregation are observed within olfactory-related brain areas might be due to compensatory plasticity mechanisms devoted to recovering olfactory function.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».