Microstructural Hippocampal Alterations in Alzheimer's Disease: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Diffusion Kurtosis Imaging
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The hippocampus is highly vulnerable in Alzheimer's disease (AD), with early microstructural changes potentially detectable via diffusion kurtosis imaging (DKI). Previous studies report promising DKI findings in AD, necessitating systematic evaluation. To compare hippocampal DKI metrics, particularly mean kurtosis (MK), between AD patients and healthy controls (HCs) and explore factors influencing these differences. Methods Following PRISMA guidelines, PubMed, Scopus, Web of Science, and Embase were searched until November 2024. Two reviewers independently extracted hippocampal MK values. Risk of bias was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale. Meta‐analysis employed random‐effects models (STATA v17). Subgroup analyses (sex, age, magnetic resonance imaging [MRI] parameters) and sensitivity and trim‐and‐fill assessments were conducted. Standardized mean difference (SMD), I 2 for heterogeneity, and Egger's/Begg's tests for publication bias (significance: p < 0.05). Results Ten studies (215 AD patients, 217 HCs; mean age: 65–75 years) using 3.0 T MRI were included. Eight articles were included in the meta‐analysis to compare MK between groups. AD patients exhibited significantly reduced bilateral hippocampal MK compared to HCs (left: SMD = −1.32, 95% confidence interval [95% CI] [−1.97 to −0.66]; right: SMD = −1.22 [−1.88 to −0.56]; both p < 0.001), indicating compromised microstructural complexity. Subgroup analyses revealed more pronounced MK reductions in studies with higher male ratios (>42%; left: SMD = −1.87; right: SMD = −1.91; p < 0.05). Age, echo time, repetition time, and diffusion directions did not significantly influence effect sizes. Sensitivity analyses confirmed robustness, and publication bias was detected, but trim‐and‐fill analyses revealed no missing studies. Conclusion Reduced hippocampal MK in AD reflects microstructural degeneration, with sex‐related differences in effect magnitude.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».