MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

IMAGING MARKER FOR COGNITIVE IMPAIRMENT DUE TO CEREBRAL WHITE MATTER LESIONS BASED ON SKELETONIZATION OF WHITE MATTER TRACTS AND DIFFUSION HISTOGRAMS

2017· other· en· W6946061051 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperintensityCognitionWhite matterNeuropsychologyDiffusion MRISkeletonizationMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentCognitive declineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroduceCerebral white matter lesions are indicators of cerebral small vessel disease. WMLs are closely correlated with cognitive impairments in attention, executive function, and information processing speed. DTI is a sensitive technique that allows the quantification of microstructural tissue alterations, which can be invisible on conventional MRI. The peak width of skeletonized mean diffusivity (PSMD) is a new, fully automated, and robust imaging marker for cerebral small vessel disease (SVD). It is considered to be strongly associated with processing speed. However, it has not been applied to cerebral white matter lesions (WMLs) yet.PurposeOur study aimed to investigate the correlation between PSMD and cognition, particularly executive function, which has emerged as the most prominently affected cognitive domain in patients with WMLs.MethodsA total of 111 WML patients and 50 healthy controls (HCs) were enrolled, and their demographic information and cardiovascular disease risk factors were recorded. Subjects were divided into three groups: WMLs with normal cognition (WMLs-NC), WMLs with vascular cognitive impairment (WMLs-VCI), and HCs. They underwent conventional head MRI and DTI scans followed by neuropsychological and psychological examinations, including tests of Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and executive function. We compared the difference in executive function and PSMD among the three groups and analyzed the correlation between PSMD and cognitive function in all subjects.Results: There were no significant differences in demographic characteristics (age, gender, level of education, and cardiovascular disease risk factors) among the three groups (Puff1e0.05). However, there were significant differences in global cognition (P<0.0001), executive function (P<0.0001), and PSMD (P<0.0001) among the three groups. The averaged PSMD value (u00d710-4mm2/s) was 2.40u00b10.23, 2.68u00b10.30, and 4.51u00b10.39 in the HC, the WMLs-NC, and the WMLs-VCI groups, respectively. There was no correlation between PSMD and cognition in the HC group. PSMD was significantly correlated with MoCA scores (r=-0.3785, P<0.0001) and executive function (r=-0.4744uff0cP<0.0001) in the WMLs-NC group and in the WMLs-VCI group (r=-0.4448, P<0.0001 and r=-0.6279, P<0.0001, respectively).Conclusions: WML patients have higher PSMD and worse cognitive performance than do healthy controls. PSMD is strongly associated with global cognition and executive functions in WML patients. This result provides new insights into the pathophysiology of cognitive impairment in WML patients. PSMD could be a surrogate marker for disease progression and can thus be used in therapeutic trials involving WML patients.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0230,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,004

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,285 · 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