An exploratory study of the diffusion tensor imaging analysis along perivascular spaces (DTI-ALPS) index combined with quantitative analysis of choroid plexus volume and perivascular spaces in different cognitive stages of cerebral small vessel disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cerebral small vessel disease (CSVD) is a major contributor to cognitive impairment and dementia. Growing evidence suggests that impaired perivascular clearance plays a pivotal role in CSVD pathogenesis, yet non-invasive biomarkers for early cognitive decline remain limited. This study aimed to explore the diagnostic value of the diffusion tensor imaging analysis along perivascular spaces (DTI-ALPS) index, enlarged perivascular spaces (EPVS) numbers/volume, and choroid plexus volume (CPV) across different cognitive stages of CSVD. Methods: We retrospectively analyzed data from 102 CSVD patients [33 CSVD-cognitive normal (CSVD-CN); 39 CSVD-mild cognitive impairment (CSVD-MCI); 30 vascular dementia (VaD)] and 29 normal controls (NCs). Quantitative measurements of the DTI-ALPS index, EPVS numbers/volume, and CPV were obtained. Correlations with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores and diagnostic performance were also evaluated. Results: NCs/CSVD-CN: AUC =0.900, 95% CI: 0.847-0.952. Conclusions: Combining the DTI-ALPS index, BG-EPVS numbers, and CPV may enhance early diagnosis and subtype differentiation in CSVD-related cognitive impairment, supporting targeted interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».