White Matter Structural Network Dysfunction Mediates the Effect of Hypertension on Cognitive Decline in Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hypertension (HBP) is a risk factor for the development of motor and cognitive functions in Parkinson disease (PD) patients, but the specific mechanism is unclear. This study investigated white matter structural network abnormalities and their mediation effect of cognitive decline in patients with PD and HBP. METHODS: PD patients with HBP and normal blood pressure (HBP and non-HBP) underwent conventional and multi-shell diffusion magnetic resonance imaging (MRI) at baseline. Cognitive function was evaluated using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) at baseline and 12-month follow-up. Enlarged perivascular spaces (EPVS) in the basal ganglia and midbrain were assessed at baseline. White matter structural network based on the diffusion MRI was constructed. The mediation effect and correlations of EPVS and the network metrics with cognitive function were analyzed. RESULTS: At 12-month follow-up, the cognitive decline was found in the HBP group. Global connectivity was impaired in the HBP group. The number and maximum diameter of EPVS were higher in the HBP group. The nodal connectivity was impaired in the HBP group and associated with the cognitive function at baseline and follow-up. Both global and nodal network metrics, as well as the counts of EPVS mediated the effect of HBP on the cognitive decline. CONCLUSIONS: The PD patients with HBP had worse cognitive function. Hypertensive impairment of white matter connectivity may be the underlying mechanism of cognitive decline in PD patients.
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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 | 0,002 |
| 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 ».