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Enregistrement W4399141233 · doi:10.22141/2224-0713.20.3.2024.1067

Structural and functional comparisons in cognitive impairments in patients with multiple sclerosis

2024· article· en· W4399141233 sur OpenAlexaboutno aff
Олександра Тесленко, Olena Tovazhnyanska, O.I. Kauk, О. Markovska, А. S. Shapkin

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL NEUROLOGICAL JOURNAL · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMultiple sclerosisCognitive psychologyPsychologyNeuroscienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory demyelinating and neurodegenerative disease characterized by a variety of neurological symptoms. Cognitive impairment is an important clinical aspect of MS and require careful interviewing and neuropsychological testing to detect it. Contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) is the primary diagnostic method in MS, which helps confirm the presence and assess the extent of structural damage to the brain and spinal cord. The purpose of the study was to determine the frequency and severity of cognitive impairment in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis, taking into account the localization of brain lesions according to MRI. Materials and methods. Seventy-two patients with a diagnosis of relapsing-remitting MS according to the McDonald criteria (2017) were examined. All of them underwent a thorough neurolo-gical, neuropsychological, and instrumental examination. The average duration of the disease was 8.2 ± 0.8 years. The average score on the Expanded Disability Status Scale was 3.38 ± 0.18 points. Symbol Digit Modalities Test (SDMT), Paced Auditory Serial Addition Test 3 (PASAT-3), and Montreal Cognitive Assessment (MoСA) were used to assess the neuropsychological status of patients. All participants underwent a 1.5T MRI of the brain with dotavist contrast enhancement. Results. A thorough survey of examined patients with MS revealed the presence of complaints of cognitive decline in 91.67 % of cases (66 patients). The average score on the SDMT was 32.6 ± 1.6 (controls 57.1 ± 0.9), on the PASAT-3 — 30.3 ± 1.8 (controls 56.8 ± 0.5), the evaluation score on the MoСA was 22.4 ± ± 0.5 points compared to the control group (28.4 ± 0.2 points). The conducted correlation analysis revealed statistically significant negative correlations in the corpus callosum (MoCA: r = –0.255; SDMT: r = –0.263; PASAT-3: r = –0.171; p < 0.05) and in the brainstem (MoCA: r = –0.191; SDMT: r = –0.209; PASAT-3: r = –0.214; p < 0.05). The results of the analysis of variance confirmed the correlations described above between the localization of brain lesions and the results of neuropsychological testing and revealed statistically significant differences in the scores on the MoCA and SDMT depending on the localization of lesions (MoCA: F(14, 57) = 5.052, p < 0.001; SDMT: F(14, 57) = 2.609, p < 0.05). Conclusions. Patients with relapsing-remitting multiple sclerosis quite often have cognitive impairment, which is confirmed by the results of neuropsychological testing. Correlation analysis revealed a significant negative relationship between the localization of foci in the corpus callosum and the brainstem and cognitive decline according to the results of tests (MoCA, SDMT, PASAT-3). The results of our study confirm the presence of structural and functional connections between the localization of focal brain lesions and the development of cognitive disorders, which has important diagnostic and prognostic value.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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
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