NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan Aşırı gündüz uykululuk (EDS), Parkinson hastalığının (PD) sık görülen motor olmayan semptomlarıdır ve bu da PD hastalarının yaşam kalitesini ciddi şekilde etkiler ve diğer motor olmayan semptomları şiddetlendirir. Önceki çalışmalar, bu dinlenme durumu fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (rs-fMRI) verilerinin statik analizlerini MRI taramaları sırasındaki içsel dalgalanmaların sabit olduğu varsayımı altında ölçmüştür. Bununla birlikte, dinamik fonksiyonel ağ bağlantısı (dFNC) analizi, kısa zaman ölçekleri üzerinden zaman değişkenliği bağlantısını yakalar ve beyindeki karmaşık fonksiyonel dokuları ortaya çıkarabilir.PurposePurposePid-EDS hastalarında, altta yatan nöropatolojik mekanizmaları açıklamak için dinamik fonksiyonel bağlantı özelliklerini tanımlamak.EDS'li 16 PD hasta ile 41 PD hasta arasındaki dinamik PD analizine dayanan metadlar, kaymalı pencere yaklaşımını, k-mean'ı uyguladıklarını, Ayrıca, değişen zamansal özellikler ve Epworth uykuluk ölçeği (ESS) puanları arasındaki korelasyonları değerlendirmek için.SonuçlarPD hastalarında dört farklı fonksiyonel bağlantı durumu bulduk. PD-EDS grubundaki hastalar, sensorimotor (SMN) ve görsel (VIS) ağlarda güçlü bağlantı ile karakterize edilen ve varsayılan mod ağının (DMN) ve VIS'in intranetwork'ünde güçlü pozitif bağlantı ile karakterize edilen devlet IV'te artan fraksiyonel zaman ve ortalama oturma süresi, DMN ve VIS arasındaki negatif bağlantı interneti ile karakterize edilen fraksiyonel zaman gösterdi. Ayrıca, ESS skorları, durum IV'teki fraksiyon süresi ile pozitif korelasyon gösterdi.Sonuçlarımız SMN ve VIS arasındaki güçlü bağlantının PD hastalarında EDS'nin karakteristik özelliği olduğunu, bu da PD hastalarında EDS ile ilgili patofizyolojik özelliklerin potansiyel bir işareti olabileceğini gösterdi.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundExcessive daytime sleepiness (EDS) is a frequent nonmotor symptoms of Parkinson's disease (PD), which seriously affects the quality of life of PD patients and exacerbates other nonmotor symptoms. Previous studies have used static analyses of these resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) data were measured under the assumption that the intrinsic fluctuations during MRI scans are stationary. However, dynamic functional network connectivity (dFNC) analysis captures time-varying connectivity over short time scales and may reveal complex functional tissues in the brain.PurposeTo identify dynamic functional connectivity characteristics in PD-EDS patients in order to explain the underlying neuropathological mechanisms.MethodsBased on rs-fMRI data from 16 PD patients with EDS and 41 PD patients without EDS, we applied the sliding window approach, k-means clustering and independent component analysis to estimate the inherent dynamic connectivity states associated with EDS in PD patients and investigated the differences between groups. Furthermore, to assess the correlations between the altered temporal properties and the Epworth sleepiness scale (ESS) scores.ResultsWe found four distinct functional connectivity states in PD patients. The patients in the PD-EDS group showed increased fractional time and mean dwell time in state IV, which was characterized by strong connectivity in the sensorimotor (SMN) and visual (VIS) networks, and reduced fractional time in state I, which was characterized by strong positive connectivity intranetwork of the default mode network (DMN) and VIS, while negative connectivity internetwork between the DMN and VIS. Moreover, the ESS scores were positively correlated with fraction time in state IV.ConclusionOur results indicated that the strong connectivity within and between the SMN and VIS was characteristic of EDS in PD patients, which may be a potential marker of pathophysiological features related to EDS in PD patients.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.