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Enregistrement W4417415301 · doi:10.1002/jmri.70206

Hippocampal Subfield Integrity and Age‐Driven Neural Correlates of Appetite Loss in Amyotrophic Lateral Sclerosis

2025· article· en· W4417415301 sur OpenAlexaff
Sadegh Ghaderi, Sana Mohammadi, Sanjay Kalra

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisNeural correlates of consciousnessHippocampal formationHippocampusNeural activityCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Appetite loss is a non‐motor symptom in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) linked to poorer prognosis. While the hippocampus regulates “meal memory”, a key cognitive modulator of eating behavior, its structural role in ALS‐related appetite loss is unknown. Purpose To determine if hippocampal subfield integrity influences appetite dysregulation in ALS and to evaluate the strength of neuroanatomical versus demographic factors. Study Type Cross‐sectional secondary analysis. Population Thirty‐two patients with ALS (mean age: 58.97 ± 8.91 years; 24 males) and 22 non‐neurodegenerative controls (NNDc) (mean age: 53.86 ± 9.98 years; 16 males). Field Strength/Sequence 3T; 3D T1‐weighted magnetization‐prepared rapid gradient‐echo (MP2RAGE) and 3D T2‐weighted turbo spin‐echo (T2‐SPACE) sequences. Assessment Appetite was measured using the Council on Nutrition Appetite Questionnaire (CNAQ). Hippocampal subfield volumes (CA1, CA2/3, CA4/DG, stratum radiatum/lacunosum/moleculare [SRLM], subiculum) and asymmetry indices were segmented from T1w and T2w images using the HIPS automated pipeline. Statistical Tests Analysis of Covariance (ANCOVA) (adjusting for age, sex, body mass index (BMI), total intracranial volume (TIV), and subfield volumes/asymmetry) and hierarchical multiple regression analyses were used. Significance was set at p < 0.05. Results Patients with ALS (adjusted mean: 29.51 ± 0.53) had significantly lower adjusted CNAQ scores compared to controls (adjusted mean: 31.98 ± 0.66; mean difference: −2.47, partial η 2 = 0.195). In the ANCOVA model, left SRLM volume was the only significant neuroanatomical covariate ( F [1, 30] = 6.45, partial η 2 = 0.177). However, hierarchical regression revealed that age was the only consistent independent predictor of CNAQ scores ( B = −0.158), explaining the largest variance (Δ R 2 = 0.165). Hippocampal volumes and asymmetry did not remain significant predictors after adjusting for age (left SRLM: p = 0.853; SRLM asymmetry: p = 0.868). Data Conclusion Appetite loss is a non‐motor symptom in ALS. While associated with lower left SRLM volume at the group level, appetite decline is more robustly and independently associated with advancing age. Evidence Level 3. Technical Efficacy 3.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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