A multimodal evaluation of early cognitive dysfunction in a cohort of systemic lupus patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Cognitive dysfunction in systemic lupus erythematosus (SLE) is common yet often flies under the radar, subtle in onset and frequently overlooked in clinical practice. This study sheds light on the cognitive toll of SLE, mapping the domain-specific impairments and probing their links to clinical features, anti-NR2 antibodies, and structural brain changes. Patients and methods We assessed 100 female SLE patients using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Those scoring less than or equal to 25 were classified as having mild cognitive impairment (MCI). Clinical, serological (including anti-NR2 antibodies), and neuroimaging data were analyzed. A subset of 23 MCI patients underwent volumetric MRI to explore brain structural correlates, focusing on hippocampal and caudate atrophy. Results Nearly one in four (24%) patients showed cognitive impairment. Compared with cognitively intact peers, MCI patients more frequently had arthritis, leukopenia, and proteinuria. MoCA domain analysis revealed widespread deficits, particularly in visuospatial/executive function (91.7%), attention (79.2%), and language (50%). Anti-NR2 antibodies were strikingly elevated in the MCI group (79.2 vs. 17.1%, P < 0.001) and strongly correlated with lower MoCA scores (ρ=–0.490, P < 0.001). MRI revealed hippocampal atrophy in 17.4% and caudate atrophy in 8.7% of MCI patients-partially mirroring their cognitive profile. Conclusion Cognitive impairment in SLE is not only prevalent but also patterned, affecting key domains of executive function and attention. Elevated anti-NR2 antibodies and hippocampal volume loss emerge as promising biomarkers, offering a window into the mechanisms of lupus-related cognitive decline, and potentially guiding earlier intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».