Microstructural Hippocampal Alterations in Alzheimer's Disease: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Diffusion Kurtosis Imaging
Notice bibliographique
Résumé
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: 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».