Regional high iron deposition is linked with cognitive impairments in peritoneal dialysis: a quantitative susceptibility mapping study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Peritoneal dialysis (PD) patients demonstrate distinct iron homeostasis imbalances. However, the relationship between brain iron and cognitive impairment in this population remains poorly elucidated. Methods: This study enrolled 52 PD patients and 49 healthy controls (HCs). Quantitative susceptibility mapping (QSM) was employed to quantify cerebral iron deposition. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and a comprehensive neuropsychological test battery. Dose-response relationships between iron metabolism parameters and cognitive performance were analyzed using generalized additive models (GAMs). Results: < 0.001). Every 100 μg/L increase in SF beyond this threshold was associated with a 3.1-point decrease in MoCA score. Iron deposition in the left amygdala showed significant correlations with scores on the Digit Symbol Test (DST), Self-Rating Depression Scale (SDS), Self-Rating Anxiety Scale (SAS), and Verbal Fluency Test (VFT), but exhibited no direct association with peripheral iron metabolism parameters. Conclusion: In peritoneal dialysis patients, abnormal cerebral iron deposition predominantly localizes to limbic-basal ganglia regions. Iron accumulation in the left amygdala may specifically mediate the development of multi-domain cognitive impairment. QSM represents a sensitive technique for early detection of pathological iron accumulation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».