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Enregistrement W4386760135 · doi:10.1097/md.0000000000034979

Combining ADC values in DWI with rCBF values in arterial spin labeling (ASL) for the diagnosis of mild cognitive impairment (MCI)

2023· article· en· W4386760135 sur OpenAlexaboutno aff
Haijing Sui, Juan Yang, Honggang Xiang, Chenggong Yan

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontal lobeMedicineMontreal Cognitive AssessmentOccipital lobeCerebral blood flowTemporal lobeCardiologyLobeNuclear medicineAudiologyCognitive impairmentInternal medicineCognitionRadiologyPsychiatryPathologyEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aimed to investigate the role of combined apparent diffusion coefficient (ADC) values and relative cerebral blood flow (rCBF) values in the diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) patients. The present prospective research enrolled 156 MCI patients and 58 healthy elderly people who came to our hospital from January 2021 to February 2023. T1W, T2W, diffusion-weighted imaging, and arterial spin labeling sequences were performed on all subjects, and ADC values and rCBF values were measured at the workstation. Clinical and demographic data of all patients were collected while mini-mental state examination (MMSE) and Montreal cognitive assessment (MoCA) scores were used to assess patients' cognitive abilities. The MCI group had significantly lower rCBF values in the left frontal lobe, left occipital lobe, right frontal lobe, and right occipital lobe than the HC group. The ADC values in the left frontal lobe as well as the right frontal lobe were remarkably elevated in the MCI group than in the HC group. MoCA and MMSE scores were positively correlated with rCBF values in the left frontal, right frontal, left occipital, and right occipital lobes and negatively correlated with ADC values in the left and right frontal lobes. Combined ADC values and rCBF values from the left frontal lobe for the diagnosis of MCI had a higher sensitivity and specificity with the AUC was 0.877, sensitivity 81.0%, specificity 82.7%. Additionally, pressure fasting plasma glucose, ADC of the left frontal lobe, right frontal lobe, rCBF of left frontal lobe and rCBF of left frontal lobe were the risk factors of patients with MCI. In summary, our results indicated that the ADC values and rCBF values were changed in MCI group compared to HC group and correlated with MMSE and MoCA scores.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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