MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401682038 · doi:10.3389/fnins.2024.1455131

Abnormal large-scale resting-state functional networks in anti-N-methyl-D-aspartate receptor encephalitis

2024· article· en· W4401682038 sur OpenAlexaboutno aff
Xiarong Gong, Libo Wang, Yuanyuan Guo, Yingzi Ma, Wei Li, Juanjuan Zhang, Meiling Chen, Jiaojian Wang, Qiang Meng, Kexuan Chen, Yanghua Tian

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Neurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKunming University of Science and TechnologyNatural Science Foundation of Yunnan Province
Mots-clésNeuroscienceResting state fMRIFunctional connectivityEncephalitisReceptorMedicineBiologyVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with anti-N-methyl-D-aspartate receptor (anti-NMDAR) encephalitis often experience severe symptoms. Resting-state functional MRI (rs-fMRI) has revealed widespread impairment of functional networks in patients. However, the changes in information flow remain unclear. This study aims to investigate the intrinsic functional connectivity (FC) both within and between resting-state networks (RSNs), as well as the alterations in effective connectivity (EC) between these networks. Methods: Resting-state functional MRI (rs-fMRI) data were collected from 25 patients with anti-NMDAR encephalitis and 30 healthy controls (HCs) matched for age, sex, and educational level. Changes in the intrinsic functional connectivity (FC) within and between RSNs were analyzed using independent component analysis (ICA). The functional interaction between RSNs was identified by granger causality analysis (GCA). Results: Compared to HCs, patients with anti-NMDAR encephalitis exhibited lower performance on the Wisconsin Card Sorting Test (WCST), both in terms of correct numbers and correct categories. Additionally, these patients demonstrated decreased scores on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Neuroimaging studies revealed abnormal intra-FC within the default mode network (DMN), increased intra-FC within the visual network (VN) and dorsal attention network (DAN), as well as increased inter-FC between VN and the frontoparietal network (FPN). Furthermore, aberrant effective connectivity (EC) was observed among the DMN, DAN, FPN, VN, and somatomotor network (SMN). Conclusion: Patients with anti-NMDAR encephalitis displayed noticeable deficits in both memory and executive function. Notably, these patients exhibited widespread impairments in intra-FC, inter-FC, and EC. These results may help to explain the pathophysiological mechanism of anti-NMDAR encephalitis.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in NeuroscienceMême sujetAutoimmune Neurological Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207