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Enregistrement W4403239792 · doi:10.1093/brain/awae215

Quantitative susceptibility mapping at 7 T in COVID-19: brainstem effects and outcome associations

2024· article· en· W4403239792 sur OpenAlexfundno aff
Catarina Rua, Betty Raman, Christopher T. Rodgers, Virginia Newcombe, Anne E. Manktelow, Doris A. Chatfield, Stephen Sawcer, Joanne Outtrim, Victoria Lupson, Emmanuel A. Stamatakis, Guy Williams, William T. Clarke, Lin Qiu, Martyn Ezra, Rory McDonald, Stuart Clare, Mark Philip Cassar, Stefan Neubauer, Karen D. Ersche, Edward T. Bullmore, David Menon, Kyle T.S. Pattinson, James B. Rowe

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCambridge Centre for Parkinson-PlusNIHR Cambridge Biomedical Research CentreNational Institute on Handicapped ResearchMedical Research CouncilNIHR BioResourceBHF Centre of Research Excellence, OxfordDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research Council CanadaUniversity of OxfordNHS Blood and TransplantBritish Heart FoundationNIHR Oxford Biomedical Research CentreWellcome Trust
Mots-clésBrainstemCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineOutcome (game theory)NeurosciencePsychologyInternal medicinePathologyDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-mortem studies have shown that patients dying from severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV-2) infection frequently have pathological changes in their CNS, particularly in the brainstem. Many of these changes are proposed to result from para-infectious and/or post-infection immune responses. Clinical symptoms such as fatigue, breathlessness, and chest pain are frequently reported in post-hospitalized coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients. We propose that these symptoms are in part due to damage to key neuromodulatory brainstem nuclei. While brainstem involvement has been demonstrated in the acute phase of the illness, the evidence of long-term brainstem change on MRI is inconclusive. We therefore used ultra-high field (7 T) quantitative susceptibility mapping (QSM) to test the hypothesis that brainstem abnormalities persist in post-COVID patients and that these are associated with persistence of key symptoms. We used 7 T QSM data from 30 patients, scanned 93-548 days after hospital admission for COVID-19 and compared them to 51 age-matched controls without prior history of COVID-19 infection. We correlated the patients' QSM signals with disease severity (duration of hospital admission and COVID-19 severity scale), inflammatory response during the acute illness (C-reactive protein, D-dimer and platelet levels), functional recovery (modified Rankin scale), depression (Patient Health Questionnaire-9) and anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7). In COVID-19 survivors, the MR susceptibility increased in the medulla, pons and midbrain regions of the brainstem. Specifically, there was increased susceptibility in the inferior medullary reticular formation and the raphe pallidus and obscurus. In these regions, patients with higher tissue susceptibility had worse acute disease severity, higher acute inflammatory markers, and significantly worse functional recovery. This study contributes to understanding the long-term effects of COVID-19 and recovery. Using non-invasive ultra-high field 7 T MRI, we show evidence of brainstem pathophysiological changes associated with inflammatory processes in post-hospitalized COVID-19 survivors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,338 · 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.

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

Citations36
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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