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Enregistrement W4407479269 · doi:10.1016/j.ynirp.2025.100244

Brain topology and cognitive outcomes after cardiac arrest: A graph theoretical analysis of fMRI data

2025· article· en· W4407479269 sur OpenAlexaboutno aff
Marlous Verhulst, Puck Lange, Anil M. Tuladhar, Prejaas Tewarie, Pauline C. W. van Gils, Caroline van Heugten, Judith Bonnes, Thijs Delnoij, Rick C. Helmich, Jeannette Hofmeijer

Notice bibliographique

RevueNeuroimage Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekHartstichting
Mots-clésPower graph analysisCognitionGraphComputer scienceTopology (electrical circuits)NeuroscienceCognitive psychologyPsychologyCognitive scienceTheoretical computer scienceMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Half of all cardiac arrest patients experience long-term cognitive impairment. Identifying patients at risk is challenging and underlying mechanisms are incompletely understood. Since postanoxic encephalopathy is diffuse, measures of global network organization might contribute to identifying these patients at risk. We studied MRI-based whole-brain and subnetwork topology in relation to short- and long-term cognitive outcomes after cardiac arrest. Methods: We performed a multicenter prospective cohort study in cardiac arrest survivors. Patients underwent resting-state functional MRI during hospitalization (within one month after cardiac arrest). We analyzed 264 regions of interest using Power's atlas, extracting mean timeseries and calculating pairwise connectivity with Pearson's correlation. Overall functional connectivity, global efficiency, clustering coefficient, and modularity were calculated for the whole brain and five subnetworks. Cognitive function was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) during hospitalization, at three, and twelve months, and using neuropsychological examination at twelve months. Mixed effects models were used to examine relationships between topology measures and cognitive outcomes. We corrected for multiple testing. Results: We included 80 patients (age 60 ± 11 years, 70 (90%) male). Our analyses showed consistent relations between various topology measures of the sensory/somatomotor network (SSN) and MoCA score during hospitalization and memory, attention, and executive functioning at twelve months follow up. After correction for multiple testing, we found no statistically significant relations between whole-brain and subnetwork graph measures and cognitive outcomes. Conclusion: Early whole brain functional topology was not related to short- or long-term cognitive outcome after cardiac arrest in this analysis. Potential relations between SSN topology and cognitive outcome point towards spatial heterogeneity of postanoxic encephalopathy. Possible predictive values of SSN structure or function need further investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,291 · 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
Publié2025
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