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Enregistrement W4406200776 · doi:10.1002/alz.086358

Assessing of the glymphatic system using DTI‐ALPS MRI in patients with neurodegenerative diseases

2024· article· en· W4406200776 sur OpenAlexaboutno aff
Alina Liaskovik, E. Yu. Fedotova, Р. Н. Коновалов, М. В. Кротенкова, Yu. A. Shpilyukova, Kseniya Nevzorova, L. A. Brsikyan

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlymphatic systemMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationPathologyCerebrospinal fluid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Dysfunction of the glymphatic system (GS), a recently discovered brain by‐product elimination system, is considered to be one of the pathophysiological mechanisms for common neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease (AD), dementia with Lewy bodies (DLB) and Parkinson's disease (PD). In 2017 a new way to assess the GS was proposed – a diffusion tensor images analysis along perivascular spaces (DTI‐ALPS). In our work we evaluated the DTI‐ALPS index in groups of patients with AD, DLB, PD and in a comparison group of patients with normal pressure hydrocephalus (NPH). Methods We examined 32 patients diagnosed with AD [69.5±8.0 years], 15 patients with DLB [71.1±8.0 years], 31 patients with PD without dementia [64.0±6.9 years], 11 patients NPH [68.5±9.8 years] and 27 healthy controls [63.2±7.0 years]. In four patient groups cognitive impairment was rated with Montreal Cognitive Assessment scale (MоCA). The diffusion images were acquired on a SIEMENS Prisma scanner using a 2D EPI diffusion sequence. TE=82 ms, TR=5600 ms. The b‐values were 1000 and 2500 s/mm². The number of diffusion sampling directions were 64 and 64, respectively. The slice thickness was 2 mm. Post‐processing steps were performed using DSI studio software. Next, we identified ROIs corresponding to projection and associative fibers with further extraction of tensor values in the directions Dxx, Dyy, Dzz, which were entered into a table to calculate the DTI‐ALPS index using formula ALPS‐index=mean(Dxxproj+Dxxassoci)/mean(Dyyproj+Dzzassoci) for further statistical processing. Results Patients with AD, DLB and NPH had a significantly lower values of DTI‐ALPS index on both sides compared to healthy volunteers (p<0.001). The differences between PD and healthy controls turned out to be statistically insignificant. In addition, analysis of all the patients revealed a significant direct correlation between the MoCA score and DTI‐ALPS values on both sides (pL=0.002; pR=0.035). Conclusion The obtained results showed that the glymphatic dysfunction assessed by DTI‐ALPS index could be considered as a possible participant in the pathogenesis of AD and DLB as well as in NPH reflecting cognitive decline. Whereas the glymphatic dysfunction in PD was not confirmed.

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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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