Cerebral Hypometabolism Mediates the Effect of Stroke Volume on Cognitive Impairment in Heart Failure Patients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The present study aimed to phenotype the cerebral structural and glucose metabolic alterations in patients with heart failure (HF) using simultaneous positron emission tomography (PET)/magnetic resonance (MR) and to investigate their relationship to cardiac biomarkers and cognitive performance. METHODS AND RESULTS: F) fluorodeoxyglucose PET/MR followed by cardiac MR scan, and neuropsychological scores were obtained to assess cognitive performance. The grey matter volume (GMV) and standardized uptake value ratio (SUVR) were calculated to examine cerebral structural and metabolic alterations. Cardiac biomarkers included cardiac MR parameters and cardiac serum laboratory tests. Mediation analysis was performed to explore the associations among cerebral alterations, cardiac biomarkers, and cognitive performance. HF patients demonstrated notable cognitive impairment compared with normal controls (P < 0.001). Furthermore, HF patients exhibited regional brain hypometabolism in the bilateral calcarine cortex, caudate nucleus, thalamus, hippocampus, precuneus, posterior cingulate cortex, lingual and olfactory cortex, and GMV reduction in bilateral thalamus and hippocampus (cluster level at P < 0.05, Gaussian random field correction). The SUVR of the hypometabolic brain regions was correlated with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores (r = 0.55, P = 0.038) and cardiac stroke volume (r = 0.49, P = 0.002). Cerebral hypometabolism played a key role in the relationship between the decreased stroke volume and MoCA scores, with a mediation effect of 33.2%. CONCLUSIONS: HF patients suffered cerebral metabolic and structural alterations in regions associated with cognition. The observed correlation between cardiac stroke volume and cognitive impairment underscored the potential influence of cerebral hypometabolism, suggesting that cerebral hypometabolism due to chronic systemic hypoperfusion may significantly contribute to cognitive impairment in HF patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».