Hippocampal Subfields Related to Cognitive Decline and Peripheral TIM-3 Levels in Elderly with Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Knee osteoarthritis (KOA) has been linked to increased cognitive decline risk, but the specific mechanisms underlying this phenomenon remain unclear. Research suggests neuroimaging changes and chronic low-grade inflammation may play key roles as common pathways linking osteoarthritis (OA) to cognitive decline. Patients and Methods: This cross-sectional study recruited 36 individuals diagnosed with KOA and 25 healthy controls (HCs). Cognition was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Digit Cancellation Test (DCT). The gray matter volume of 12 hippocampal subfields and the serum TIM-3 levels were also measured. Results: KOA patients had significantly lower MoCA scores ( P < 0.01) and fewer correct responses on the DCT ( P < 0.01). They also exhibited a larger volume of the right hippocampal tail (FDR-corrected P = 0.010) and a smaller volume of the right hippocampal fissure (FDR-corrected P = 0.036). Correlation analysis revealed that the volume of the right hippocampal tail was associated with the number of correct responses on the DCT (r = − 0.356, P = 0.049). Additionally, a smaller volume of the left hippocampal fissure was linked to higher serum TIM-3 levels (r = − 0.404, P = 0.030) in KOA patients. Conclusion: The hippocampal tail and hippocampal fissure exhibited reduced volume in KOA patients, and these changes were associated with alterations in attention and serum TIM-3 levels, respectively. These findings suggest a potential link between KOA and cognitive decline through inflammation and neuroscience, offering a theoretical basis for further study. Meanwhile, serum TIM-3 and right hippocampal fissure/tail volume might be potential biomarkers for detecting cognitive decline in KOA patients. Further studies are necessary for the investigation of this possibility. Keywords: cognitive decline, knee osteoarthritis, hippocampal subfields, TIM-3
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».