Exploring subcortical pathology and processing speed in neuromyelitis optica spectrum disorder with myelin water imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Purpose Neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) affects the optic nerves and spinal cord but can also cause focal brain inflammation. Subcortical pathology may contribute to the etiology of cognitive deficits in NMOSD. Using myelin water imaging, we investigated cerebral normal‐appearing white matter (NAWM) and thalamic metrics and their association with cognition in NMOSD participants compared to healthy controls (HC). Methods Seventeen NMOSD participants and 21 HC were scanned on a 3.0‐Tesla MRI scanner using a multicomponent driven‐equilibrium single‐pulse observation of T 1 and T 2 protocol. Tissue compartment and thalamic volumes (normalized to intracranial volume), T 1 relaxation time, and myelin water fraction (MWF) were reported. Eleven NMOSD participants underwent the Symbol Digit Modalities Test (SDMT) for cognitive evaluation. Group comparisons were performed using Student's t ‐test. The association between thalamic metrics and SDMT score was assessed using multiple regression analysis with age as a covariate. Results Compared to HC, NMOSD participants had reduced white matter volume (−14.2%, p < .0001), increased T 1 relaxation time (+2.29%, p = .022), and lower MWF (−3.64%, p = .024) in NAWM. NMOSD group had a trend for smaller thalamic volumes than HC (−5.52%, p = .082) and no differences in thalamic MWF ( p = .258) or T 1 ( p = .714). Thalamic T 1 predicted SDMT score (adjusted R 2 = .51, p = .04) when controlling for age. Conclusions NAWM in NMOSD demonstrates diffuse abnormalities with increased water content and demyelination, suggesting a diffuse disease process overlooked by focal inflammation measures. Increased water content, as a biomarker for diffuse thalamic pathology, may partially explain cognitive impairment in NMOSD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».