Altered dynamic functional network connectivity in rheumatoid arthritis associated with peripheral inflammation and neuropsychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study explored the dynamic functional connective (DFC) alterations in patients with rheumatoid arthritis (RA) and investigated the correlation between the neuropsychiatric symptoms, peripheral inflammation and DFC alterations. METHOD: Using resting-state functional MRI, we investigated the DFC based on spatial independent component analysis and sliding window method for 30 patients with RA and 30 healthy controls (HCs). The Spearman correlation was calculated between aberrant DFC alterations, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Hospital Anxiety and Depression Scale (HAD), C reactive protein (CRP) and erythrocyte sedimentation rate (ESR). Diagnostic efficacy of indicators was assessed using receiver operating characteristic analysis (ROC). RESULTS: Three dynamic functional states were identified. Compared with HC, patients with RA showed reduced FC variabilities between sensorimotor network (SMN) and insula, SMN and orbitofrontal cortex, which were the crucial regions of sensory processing network. The above FC variabilities were correlated with the MoCA, HAD, CRP and ESR in patients with RA. Additionally, the CRP and ESR were negatively correlated to MoCA and positively related to HAD in patients with RA. The ROC analysis results showed that MoCA, HAD and FC variabilities of the sensory processing network could distinguish patients with RA from HC and also identify patients with RA with high ESR. CONCLUSION: Our findings demonstrated that abnormal DFC patterns in sensory processing networks in patients with RA were closely associated with peripheral inflammation and neuropsychiatric symptoms. This indicates that the dynamic temporal characteristics of the brain functional network may be potential neuroimaging biomarkers for revealing the pathological mechanism of RA.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».