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Enregistrement W4411901794 · doi:10.21037/qims-2025-96

Association of magnetic resonance imaging glymphatic function with gray matter volume loss and cognitive impairment in Alzheimer’s disease: a diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) study

2025· article· en· W4411901794 sur OpenAlexaboutno aff
Qian Zhang, Chaogang Wei, Chong Cui, Ting Huang, Shanwen Liu, Meng Li, Yuqi Zhi, Hua Hu, Zhen Jiang, Rong Liu

Notice bibliographique

RevueQuantitative Imaging in Medicine and Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusion MRIMagnetic resonance imagingGlymphatic systemPerivascular spaceMedicineCognitive impairmentPathologyGray (unit)Nuclear magnetic resonanceDiseaseRadiologyPhysicsCerebrospinal fluid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) has been used for diagnosing Alzheimer's disease (AD); however, few studies have examined the relationship between the DTI-ALPS index and cortical metrics, and the differentiation between AD severity levels remains unclear. This study aimed to explore the differences in DTI-ALPS index and cortex among AD patients with varying severities and to analyze the interactions between DTI-ALPS index, cortical metrics, and cognitive function. Methods: A total of 19 individuals with mild cognitive impairment (MCI), 17 individuals exhibiting mild AD, 25 individuals with moderate AD, and 28 healthy controls (HC) who were matched for age, sex, and education level were recruited. All the participants underwent diffusion tensor imaging (DTI) magnetic resonance imaging (MRI), followed by the calculation of the DTI-ALPS index to assess lymphatic system function. FreeSurfer (v7.4.1) was used to calculate thickness, volume, local gyre index, and area. One-way analysis of variance (ANOVA) was performed to compare the differences among HC, MCI, mild AD, and moderate AD groups. Pearson correlation analysis was employed to investigate the connection between the DTI-ALPS index and cognitive function, along with cortical metrics. Results: The HC, MCI, mild AD, and moderate AD groups exhibited significant differences in the DTI-ALPS index of the left hemisphere (P=0.008), whereas 13 cortical metrics revealed a statistical significance between groups (P<0.05). In the left hemisphere, the DTI-ALPS index showed a positive trend with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score (r=0.397, P<0.001). Higher DTI-ALPS was also associated with an increase in 10 cortical metrics after controlling for age, sex, and education. Conclusions: There is a significant relationship between the DTI-ALPS index, cortical metrics, and cognitive function. This result may suggest that lymphatic dysfunction indicated by the DTI-ALPS index could mirror cortical structural degeneration and cognitive decline within the pathological process of AD. DTI-ALPS can be used as an indicator of structural degeneration and decline in cognitive function in AD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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