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Enregistrement W4395077504 · doi:10.1093/rheumatology/keae163.196

P157 Neurocognitive insights: functional magnetic resonance imaging of spatial working memory and sustained attention in people with systemic lupus erythematous

2024· article· en· W4395077504 sur OpenAlexaff
Michelle Barraclough, Matt McCowen, Shane McKie, Alex Kafkas, Ben Parker, Juan Pablo Díaz-Martínez, Andrea Knight, Kathleen Bingham, Michael Li, Jiandong Su, Mahta Kakvan, Carolina Muñoz‐Grajales, Maria Carmela Tartaglia, Lesley Ruttan, Joan Wither, Dennisse Bonilla, Nicole D. Anderson, Daniela Montaldi, Rebecca Elliott, Patricia Katz, Dorcas Beaton, Robin Green, Ian N Bruce, Zahi Touma

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health NetworkUniversity of TorontoInstitute for Work & HealthToronto Western HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesSanofiGlaxoSmithKlineAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingMedicineSystemic lupusNeurocognitiveMagnetic resonance imagingWorking memorySystemic lupus erythematosusNeuroscienceCognitionInternal medicinePsychiatryRadiologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Aims Cognitive impairment (CI) is common in people with systemic lupus erythematosus (pwSLE). Treatment options are limited and the effects upon the brain is unclear. Differences in brain structure seen in SLE do not always associate with CI, however significant associations have been found with functional magnetic resonance imaging (fMRI). Using fMRI, this study aims to further explore potential compensatory brain mechanisms used in SLE that help with cognitive function. Methods Participants were recruited into one of two groups;pwSLE (meeting EULAR/ACR criteria) or healthy controls(HC). Demographic, clinical and psychiatric data and patient reported outcome measures were collected.Cognitive function was assessed using the ACR Neuropsychological Battery. Brain scans included two structural and two fMRI scans done during stage 1 and 2 of a cognitive task. Stage 1 of the task had an encoding, retention and working memory (WM) component. Stage 2 of the task examined long-term memory. Differences between task performances were examined using t-tests. The fMRI data was modelled using SPM12 to look for differences in blood-oxygen-level-dependent (BOLD) brain responses between the study groups during the different stages/components of the task. Results To-date 37 pwSLE and 10 HCs have been recruited. The median ages were 36 (HC) and 40 (pwSLE) years. From the pwSLE group the average disease duration was 15 years, the average SLEDAI-2K score was 5 and percentages of those on antimalarials, corticosteroids, and immunosuppressants and biologics were 66%, 32%, and 54%, respectively. There were no differences on task performance between the two groups. Greater BOLD responses were seen in the HC compared to the pwSLE group during stage 1 encoding and WM phases as well as during stage 2 (long-term memory). pwSLE had less attenuated BOLD signals during the stage 1 retention phase compared to HCs (Table 1). Conclusion We found altered brain responses to our cognitive task between pwSLE and HCs. Predominantly the HC group had greater BOLD responses in cognitive regions during the task compared to the pwSLE group. However, we did not find any difference between the two groups in regards to cognitive performance. This study is still ongoing and additional results are expected. Disclosure M. Barraclough: None. M. McCowen: None. S. McKie: None. A. Kafkas: None. B. Parker: None. J. Diaz-Martinez: None. A. Knight: None. K. Bingham: None. M. Li: None. J. Su: None. M. Kakvan: None. C. Munoz Grajales: None. M. Tartaglia: None. L. Ruttan: None. J. Wither: None. D. Bonilla: None. N. Anderson: None. D. Montaldi: None. R. Elliott: None. P. Katz: None. D. Beaton: None. R. Green: None. I. Bruce: None. Z. Touma: None.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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