Brain functional alteration and cognitive performance in cardiovascular diseases: a systematic review of fMRI studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a useful tool to evaluate brain inefficiencies secondary to cardiovascular diseases (CVDs); nevertheless, limited fMRI studies have been conducted to investigate the effect of CVDs on brain functional changes and cognitive function. This systematic review aims to explore, synthesise, and report fMRI outcomes (resting state and task-based) and cognitive performance in patients with CVDs. Methods: Two reviewers independently searched published literature until April 2024 on ScienceDirect, PubMed, Web of Science, and ClinicalTrials.gov adhering to the PRISMA protocol. A total of 26 eligible studies were considered for full-text screening, of which 10 were included in this review. The methodological quality was assessed by mixed methods appraisal tool and was reported as empirically fair. Results: Among 336 subjects with CVDs, aged between 49.90 ± 6.10 to 72.20 ± 5.70 years, the majority had coronary artery diseases (n = 177, 52.68%) and hypertension (n = 200, 59.52%), and approximately half of them were females (n = 169, 50.30%). Based on the qualitative synthesis, subjects with CVDs demonstrated an increased cognitive decline (reduced Mini-Mental State Examination/Montreal Cognitive Assessment mean values) and attenuated task performance (lower mean 2-back task scores and slower reaction time). Results also indicated impaired brain activity at the supplementary motor area associated with poor ejection fraction; reduced default mode network suppression linked to high low-density lipoprotein cholesterol; lower regional homogeneity and amplitude of low-frequency fluctuation values; and reduced functional connectivity. In summary, alterations in brain networks connectivity may have contributed to an impaired cognitive performance in patients with cardiovascular diseases. Conclusion: It can be extrapolated that CVDs tend to alter the brain network connectivity and result in cognitive impairment and poorer task performance. However, for future imaging studies, more stringent and homogenous demographic data are highly recommended.
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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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».