Comparison of brain gray matter volume changes in peritoneal dialysis and hemodialysis patients with chronic kidney disease: a VBM study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to compare gray matter volume changes in patients with chronic kidney disease (CKD) undergoing peritoneal dialysis (PD) and hemodialysis (HD) using voxel-based morphometry (VBM). Methods: A total of 27 PD patients, 25 HD patients, and 42 healthy controls were included. VBM analysis was performed, and cognitive function was assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA). The correlation between cognitive function and changes in brain gray matter volume was analyzed. Results: Both peritoneal dialysis and hemodialysis patients had partial gray matter volume reduction compared to the controls, but the affected brain regions were not uniform. The hemodialysis patients had greater volume reduction in certain brain regions than the PD patients. The MMSE and MoCA scores were positively correlated with gray matter volume changes. Conclusion: Different dialysis modalities cause damage to specific areas of the brain, which can be detected using VBM. VBM, combined with cognitive function assessment, can help detect structural brain changes and cognitive impairment in patients with different dialysis modalities. The comprehensive application of VBM in the field of neurological function deserves further exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».