Glymphatic System Assessment Using DTI-ALPS in Age-Dependent Neurodegenerative Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Dysfunction of the glymphatic system glymphatic system of the brain is considered a pathogenetic factor in some age-dependent neurodegenerative diseases, including Alzheimer's disease (AD), dementia with Lewy bodies (DLB), Parkinson's disease (PD), and normal pressure hydrocephalus (NPH). The innovative method for calculating DTI-ALPS (Diffusion Tensor Image Analysis ALong the Perivascular Space) allows non-invasive assessment of the glymphatic system status using magnetic resonance imaging (MRI). The aim of the study is to compare DTI-ALPS in patients with AD, DLB, PD, and NPH and to evaluate its potential use as a biomarker of the glymphatic system status in these diseases. Materials and methods. The study included 116 subjects: 32 patients with AD, 15 patients with DLB, 31 patients with PD, 11 patients with NPH, and 27 healthy volunteers. Cognitive testing was performed for patients in the main groups using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score. All subjects underwent diffusion tensor imaging (DTI) of the brain. DTI-ALPS was then calculated. Results. DTI-ALPS index significantly differed across groups (p 0.001). Patients with AD, DLB, and NPH had a significantly lower DTI-ALPS index on both sides compared to the PD group and healthy volunteers (p 0.01). Analysis of the entire sample showed a direct correlation between MoCA score and DTI-ALPS index (p 0.05). Conclusion. This is the first comparison of DTI-ALPS across such a broad range of age-dependent neurodegenerative diseases. Since our DTI-ALPS results were comparable to previously reported data, we believe that this parameter can be used as an indirect marker of the glymphatic system status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».