Yöntem makalesi

Sessiz Serebrovasküler Lezyonları Olan Hipertansif Hastaların Bilişsel Performansının Değerlendirilmesi

DOI:

10.3791/61017

⸱

23 Nisan 2021

 ,  ,  ,  , 
1Department of Neurology, The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, 2Department of Medicine, The University of Hong Kong, 3Centre of Buddhist Studies, The University of Hong Kong, 4Department of Diagnostic Radiology, The University of Hong Kong, 5Research Centre of Heart, Brain, Hormone & Healthy Aging, The University of Hong Kong

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Burada, çeşitli tipte sessiz serebrovasküler lezyonların, nöropsikolojik testler ve çok sıralı 3T MRI taramasının bir kombinasyonu kullanılarak, 398 hipertansif yaşlı Çinli bir kohorttaki belirli bilişsel alanlardaki eksikliklerle farklı olarak ilişkili olup olmadığını değerlendirmek için bir protokol sunuyoruz.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Son on yıldan itibaren biriken kanıtlar, sessiz serebrovasküler lezyonların (SCL' ler) ve bunların altında bulunan patojenik süreçlerin yaşlılarda bilişsel düşüşe katkıda bulunduğunu kanıtlamıştır. Bununla birlikte, lezyonların her türünün bilişsel performans üzerindeki belirgin etkileri belirsizliğini koruyor. Ayrıca, STL'li Çinli yaşlıların araştırma verileri azdır. Bu çalışmada 398 sağlıklı hipertansif yaşlı denek (ortanca yaş 72 yaş) dahil edilmiş ve değerlendirilmektedir. Tüm katılımların ileri ve geri basamak yayılma testleri, sembol dijital modalite testi, Stroop testi, sözel akıcılık testi ve Montreal Bilişsel Değerlendirmesi dahil olmak üzere yapılandırılmış nöropsikolojik değerlendirmeyi tamamlaması gerekiyordu. Bu testler dikkat, yürütme fonksiyonu, bilgi işlem hızı, dil, bellek ve visuospatial fonksiyonu değerlendirmek için kullanılmıştır. STL'lerin yükünü değerlendirmek için nöropsikolojik değerlendirmeden sonraki bir ay içinde çok sıralı 3T MRI taraması düzenlendi. Serebral mikro kanamalar (CMB'ler) ve sessiz lacunes (SL'ler) sırasıyla konumlarına göre kesinlikle lobar CMB'ler ve SL'ler veya derin CMB'ler ve SL'ler olarak tanımlandı. Benzer şekilde, beyaz madde hiperintensiteleri (WMH'ler) periventriküler WMH'lere (PVH'ler) ve derin WMH'lere (DWMH'ler) ayrıldı. Her STL türü ile bireysel bilişsel işlev etki alanı arasındaki korelasyonu değerlendirmek için bir dizi doğrusal regresyon modeli kullanılmıştır. Sonuçlar, CMB'lerin dille ilgili bilişi bozma eğiliminde olduğunu göstermiştir. Derin SL'ler yürütme işlevini etkiler, ancak bu ilişki, DWMH'ler yerine diğer SCL türlerini kontrol ettikten sonra ortadan kalkmıştır. SCL'lerin farklı yönlerinin hipertansif yaşlı Çinlilerde bilişsel performans üzerinde farklı etkiye sahip olduğu sonucuna varıldı.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Sessiz lacunes (SL),serebral mikrobleedler (CMB'ler) ve beyaz madde hiperintensiteleri (WMHs) sessiz serebrovasküler lezyonlar (SCL' ler) olarak adlandırılır. İki tür WMH kabul edilir: periventriküler WMH'ler (PVH'ler) ve derin WMH'ler (DWMH'ler). SCL'ler bir zamanlar klinik önemi olmayan iyi huylu lezyonlar olarak kabul edildi. Onlarca yıllık araştırmadan sonra, SCL'lerin değişen fonksiyonel bozukluk ve bilişsel eksikliklerle bağlantılı olduğu doğrulandı1,2. Bununla birlikte, farklı STL türlerinin bilişsel etkilerinin spektrumu ve büyüklüğü konusunda tutarlı kanıtlar hala sınırlıdır. Ayrıca, alttaki mekanizmalar zor bulunur.

Önceki çalışmaların çoğu ya ağır tıbbi durumları olan hastane hastalarını işe aldı3,4,5 veya ileri serebral küçük damar hastalıkları olan katılımcıları içeriyordu6,7. Katılımcıların farklı çalışmalar arasındaki heterojenliği, tutarsız sonuçlara kısmen katkıda bulunmuştur. Bu kafa karıştırıcı faktörleri dışlamak için, mevcut tek merkezli çalışmayı, birinci basamak ortamından alınan nispeten büyük, saf bir kohordun değerlendirilmesi yoluyla net bir resim sağlama girişimi olarak yürüttük. Ayrıca, önceki çalışmalar ağırlıklı olarak bir veya iki STL türüne odaklanmıştır ve bireysel STL'ler ve belirli bilişsel işlevler arasındaki bağımsız ilişkileri tam olarak değerlendirmemiştir. Bu nedenle, mevcut çalışmada çeşitli STL türlerini değerlendirdik.

Nöropsikolojik testler, belirli etki alanlarının bilişsel işlevini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Normal yaşlanma ve erken bilişsel bozukluk arasındaki farklılaşmada faydalıdırlar. Düzgün yapılan nöropsikolojik değerlendirmenin sonuçları, ayırt edici davranışsal ve fonksiyonel açıklarda hassastır. İleri ve geri basamak yayılma testleri, sembol basamaklı yöntemler testi (SDMT), Stroop testi, sözel akıcılık testi ve Montreal Bilişsel Değerlendirme (MoCA) dahil olmak üzere yapılandırılmış nöropsikolojik testlerden oluşan bir pil seçildi. Bu testlerden alınan puanlar, farklı bilişsel etki alanlarındaki performansı temsil etmek için gruplandı ve birleştirildi8,9. Böyle bir yöntem yaygın olarak kullanılır ve zaman verimlidir. Önemli bir dezavantaj, farklı nöropsikolojik testlerin test edilen etki alanlarında kısmen örtüşebileceğidir. Daha spesifik bir alternatif, zaman alıcı ve tarama amaçları için uygun olmayabilecek E-Prime sistemi kullanılarak oluşturulan iyi tasarlanmış modüllerle bilgisayar tabanlı değerlendirme kullanmaktır.

Sonuç olarak, farklı STL'lerin yükü ile çeşitli bilişsel etki alanlarının bozulması arasındaki ilişkileri değerlendirmeyi amaçladık. Ayrıca, her STL türünün bilişsel bozukluğunun farklı ve bağımsız profilini belirlemek için vasküler risk faktörleri ve diğer STL türleri kontrol edildi.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Çalışma protokolü, insan araştırmaları için Hong Kong Üniversitesi / Hastane Otoritesi Hong Kong Batı Kümesi (HKU /HA HKW IRB) Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylandı.

1. Katılımcılar

  1. Aksi takdirde, en az 5 yıl hipertansiyon öyküsü olan sağlıklı yaşlı Çinli deneklere (65 ila 99 yaş, ortalama yaş 72) alın.
  2. İnme, demans, ensefalit, depresyon, diabetes mellitus ve koroner kalp hastalıkları dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere, bilişsel işlevi etkileyen herhangi bir hastalığı olan ve/veya gerekli değerlendirmenin tamamlanmasını engelleyen herhangi bir engeli olan katılımcıları hariç tutun.
  3. Yazılı onay almadan önce katılımcıyı çalışmanın kapsamı hakkında bilgilendirin.

2. Nöropsikolojik değerlendirme

  1. Altı bilişsel etki alanına (Tablo 1) odaklanan bir dizi nöropsikolojik test uygulamak ve demografik ve klinik verileri toplamak için her katılımcı için bir görüşme düzenleyin. İlgili bilgilerin güvenilirliğini sağlamak için katılımcının tıbbi kayıtlarını gözden geçirin.
  2. İleri/Geri basamak yayılma testleri
    1. Artan uzunlukta rastgele basamak dizileri grupları hazırlayın (Şekil 1A). Üç basamaklı bir sırayla başlayın. Basamak sırasını saniyede bir basamak hızında yüksek sesle okuyun. Katılımcıdan, İleri basamak yayılma testi10'dabasamak sırasını sözlü olarak hemen geri çağırmasını isteyin.
    2. Katılımcının, herhangi bir hata yapmadan basamak sırasını başarıyla geri çağırdığı her seferinde bir basamak daha fazla olan aşamalı olarak daha uzun basamaklı dizileri geri çağırmasını sağlar.
    3. Katılımcı belirli bir uzunluğun ilk denemesinde başarısız olduysa, aynı uzunlukta farklı bir basamak dizisi verin. Katılımcı yeniden başarısız olursa testi sonlandırın. Katılımcı toplamda üç kez başarısız olduğunda da testi durdurun.
    4. Katılımcının başarıyla geri çağırdığı basamak sırasının en uzun uzunluğunu hatasız kaydedin.
    5. Üç basamaklı bir sırayla başlayın ve katılımcıdan geriye doğru basamak yayılma testinde basamak sırasını ters sırada geri çağırmasını isteyin. Aksi takdirde İleri basamak yayılma testi adımlarını izleyin.
  3. Moca
    1. Doğrulanmış sürümü kullanarak MoCA'yı yönetin. Protokolümüzdeki küresel bilişsel işlevi ölçmek ve bileşik etki alanı puanları oluşturmak için Kantonca sürümünü kullanın11,12.
    2. MoCA sözel öğrenme görevi: Katılımcıya farklı kategorilerden beş kelimeyi figure-protocol-1 (protokolümüzdeki yüz, bez, kilise, papatya ve kırmızı renk için Çince karakterler olarak) okuyun. Katılımcıdan kelimeleri hemen hatırlamasını isteyin. Okumayı tekrarlayın ve ikinci kez hemen geri çağırın. Katılımcıya 5 dakika sonra gecikmiş bir geri çağırmayı hatırlatın. Gecikmeli geri çağırma sırasında her doğru sözcük için bir nokta atayın.
    3. MoCA adlandırma görevi: Üç hayvanın resimlerini gösterin (protokolümüzde aslan, gergedan ve deve) ve katılımcıdan isimlerini söylemesini isteyin. Her doğru ada bir nokta atayın.
    4. MoCA tekrarlama görevi: Katılımcıya basit bir cümle okuyun ve katılımcıdan hemen tekrar etmesini isteyin. Yordamı daha karmaşık bir cümleyle tekrarlayın. Her doğru yinelemeye bir nokta atayın.
    5. MoCA bir küp görevi çizme: Katılımcıdan yakındaki boş alanda bir kağıda yazdırılan bir küpü kopyalamasını isteyin. Küp doğru kopyalanırsa bir nokta atayın.
    6. MoCA bir saat görevi çizme: Katılımcıdan saat yüzü 11:10'da saat yüzü çizmesini isteyin. Saat kadrunun, sayılarının ve işaretçilerinin doğru tamamlanması için sırasıyla her biri bir puan atayın.
  4. Stroop testi
    1. Protokolümüzde Stroop testinin Çince Çevrilmiş Victoria Sürümünü kullanın13.
    2. Katılımcıyı, bir kağıt sayfası içinde 6 satırda dört farklı renkte basılmış 24 uyaranla üç oturumu bitirmesi için bilgilendirin (Şekil 1B). Noktalarla (renk adlandırma alt görevi), sonraki dört Çince karakterle (herhangi bir renkle ilgili olmayan anlamlar; nötr renk alt görevi) ve son olarak dört Çince karakterle (bir renkle ilgili anlam ifade eder, ancak anlamlarından farklı başka figure-protocol-2 bir renkte, örneğin yeşil olarak basılmış "kırmızı" için Çince bir karakter olarak; parazit alt görevi). Katılımcıya yazdırılan uyaranların rengini (yani yeşil, mavi, sarı veya kırmızı) adlandırmasını ve anlamlarını göz ardı etmesini hatırlatın.
    3. Katılımcının kuralların tam olarak anlaşılmasını sağlamak için her seanstaki ilk 4 uyaranı bir uygulama olarak kullanmasına izin verin. Alıştırma aşamasında herhangi bir hataya dikkat edin ve katılımcıyı rengi doğru adlandırmaya teşvik edin.
    4. Katılımcıya kalan 20 uyaranı mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde tamamlaması için hatırlatın ve teşvik edin. Katılımcının her oturumu tamamlamak için kullandığı süreyi kaydedin (alıştırma aşaması hariç).
  5. SDMT
    1. 1 ile 9 basamayı sayısal sırada dokuz ilişkisiz simge14ile eşleştirin.
    2. Dokuz sembolün listesini karşılık gelen basamaklar olmadan rastgele bir sırada yazdırın (Şekil 1C). Katılımcıdan boşluğu her sembolün altındaki doğru eşleştirilmiş basamakla doldurmasını isteyin. Katılımcının, testin herhangi bir zamanında referans için yazdırılan çiftleri ileri geri kontrol etmesine izin verin.
    3. Kuralların tam olarak anlaşılmasını sağlamak için katılımcının uygulama olarak ilk 10 boşluğu doldurmayı denemesine izin verin. Alıştırma aşamasında herhangi bir hataya dikkat edin ve katılımcıyı doğru olmaya teşvik edin.
    4. Katılımcıyı önümüzdeki 90 saniye içinde boşluğu mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde doldurması için hatırlatın ve teşvik edin. Yazılı SDMT'ye doğru yanıt sayısını kaydedin.
    5. Teste devam edin, ancak katılımcıdan doğru eşleştirilmiş rakamı sözlü olarak sağlamasını isteyin. Oral-SDMT'ye doğru yanıt sayısını kaydedin.
  6. Sözel akıcılık
    1. Katılımcıdan, her kategori15için ayrı ayrı üç kategorinin (yani hayvanlar, sebze ve meyveler) her birine ait isimlerin sözlü bir listesini ayrı ayrı vermesini isteyin.
    2. Her kategori için toplam ad sayısını kaydedin.

3. MRG'de STL'lerin MRI alımı ve Görsel derecelendirmesi

  1. Parametreleri kullanarak ve Tablo 2'de özetlenen dizileri içeren katılımcı için çok sıralı 3-Tesla MRI taraması gerçekleştirin. MRI taramasını nöropsikolojik değerlendirmeden sonraki bir ay içinde tamamlayın.
  2. MRG'deki SCL'leri, deneyimli puanlayıcılar tarafından standart kriterlere göre anonim bir şekilde tanımlayın ve görsel olarak puanlama. İyi intra-ve oranlar arası güvenilirlik sağlayın.
  3. SL'leri (her iki dizide de 2-15 mm çapında, genellikle FLAIR görüntülerinde hiperintence jantı olan 2-15 mm çapındaki hypointense odakları olarak) ve konumlarını(Şekil 2A)tanımlamak için T1 ağırlıklı ve sıvı zayıflatılmış inversiyon kurtarma (FLAIR) görüntülerini kullanın. T2 ağırlıklı görüntülerdeki SL'leri yeniden onaylayın (aynı konumlarda hiperintense odakları olarak).
    1. Herhangi bir ihmali önlemek için ön taraftan posteriora ve bir taraftan diğerine önceden belirlenmiş bir sırayla tüm beyin bölgelerini arayın (yani, frontal lob, ada lobu, bazal ganglion, talamus, temporal lob, parietal lob, oksipital lob, beyincik ve son olarak beyin sapından başlayarak sol taraftan ve sonra sağ tarafa).
  4. CMB'leri (noktalama işareti veya 2-10 mm çapındaki küçük yuvarlak/oval hypointense odakları olarak) ve konumlarını(Şekil 2B)tanımlamak için duyarlılık ağırlıklı görüntüleme (SWI) kullanın. Brain Observer MicroBleed Scale (BOMBS)16'yagöre tüm beyin bölgesini 7 anatomik konuma (yani korteks ve gri-beyaz kavşak, subkortikal beyaz madde, bazal gangliyon gri madde, iç ve dış kapsül, talamus, beyin sapı ve beyincik) bölün.
  5. SL'leri ve CMB'leri, lobar beyaz maddesiyle sınırlı olduklarında sırasıyla kesinlikle lobar SL'ler ve CMB'ler olarak etiketle. Ek lobar lezyonları olan ve olmayan derin veya infratentorial lezyonlar gözlendiğinde sırasıyla derin SL'ler ve CMB'ler olarak etiketleyin17,18.
  6. WMH'leri (ikili, neredeyse simetrik hiperintense alanları) tanımlamak için T2 ağırlıklı ve FLAIR görüntülerini kullanın (Şekil 2C). T1 ağırlıklı görüntülerdeki WMH'leri yeniden onaylayın (aynı konumlarda izointense veya hypointense alanları olarak). BPVH'leri ve DWMH'leri ayrı ayrı tanıyın. WMHs19'unşiddetini derecelendirmek için Fazekas ölçeğini kullanın.
  7. PVH'lerin "kapaklar" veya kalem inceliğinde astar, pürüzsüz "hale" ve derin beyaz maddeye uzanan düzensiz sinyali sırasıyla sınıf 1, 2 ve 3 olarak derecelendirin. Dakik odaklar, küçük birleştiği alanlar ve geniş birleştiği alanlar olarak görünen DWMH'leri sırasıyla sınıf 1, 2 ve 3 olarak derecelendirin.

4. İstatistiksel analiz

  1. MacBook için SPSS 22.0 istatistiksel paketini kullanarak tüm analizleri gerçekleştirin.
  2. Z dönüşümünü kullanarak katılımcının puanını her test için dönüştürün:
    figure-protocol-3
  3. Daha yüksek bir puanın daha iyi performansı temsil edebilmesi için Stroop test puanlarını ters çevirin.
  4. Aynı etki alanı8,9altındaki tüm bileşen testlerinin ortalama z puanını ortalama alarak her bilişsel etki alanı için bileşik bir puan hesaplayın:
    Yürütme işlevi için bileşik puan = (z geri basamak yayılma puanı + stroop parazitinin z puanı + z sözel akıcılık puanı) / 3
  5. Yaş, cinsiyet ve eğitim düzeyine göre ayarlama yaparak her STL türü ile bilişsel işlev arasındaki ilişkiyi keşfetmek için doğrusal regresyon modellerini kullanın. Önemli ilişkiler tespit edilirse vasküler risk faktörleri için ayarlama yaptıktan sonra daha fazla analiz yapın.
  6. Belirli bir STL'lerin yükü ile biliş arasındaki ilişkinin bağımsızlığını değerlendirmek için diğer STL türleri için daha fazla ayarlamadan sonra ek analizler yapın.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

398 katılımcının yaş ortalaması 72,0 (65'ten 99'a, SD = 5,1) ve 213 erkek (S. 5; Tablo 3). Tablo 4 nöropsikolojik değerlendirme sonuçlarını özetler. Dört STL türünden yalnızca 5 katılımcı vardı. 169'da bir veya daha fazla STL türü bulundu (B,5) katılımcılar ve 35 (%8,8) ve 17 (%4,3) katılımcıların sırasıyla 2 ve 3 tip STL'si vardı (Tablo 5).

PVH'lerin ve DWMH'lerin derecesi, far...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Çalışmada, farklı STL türlerinin çeşitli bilişsel işlevler üzerindeki etkisini değerlendirmek için nöropsikolojik değerlendirme ve çok sıralı MRI incelemesinin bulgularının sonuçlarını birleştirdik. Başlıca SPL türleri (örneğin, CMB'ler, SL'ler ve WMH'ler) incelendi. Önceki çalışmalar, farklı yerlerdeki SCL'lerin farklı patolojileri temsil edebileceğini ve farklı sonuçlara yol açabileceğini ortaya çıkardığından, CMB'leri ve SL'leri kesinlikle lobar (yani, sadece derin olanlar olmadan lobar) ve derin olanları (lobarlı vey...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların beyan edecekleri bir çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma eşleştirme ve bağış fonları (Serebrovasküler Araştırma Fonu, SHAC Eşleştirme Hibesi, UGC Eşleştirme Hibesi ve Profesör R.T.F. Cheung'a verilen Nöroloji Araştırma Fonu) ile desteklenmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
3T MRPhilips Tıbbi Sistemler

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Jokinen, H., et al. Incident lacunes influence cognitive decline: the LADIS study. Neurology. 76 (22), 1872-1878 (2011).
  2. Lawrence, A. J., et al. Longitudinal decline in structural networks predicts dementia in cerebral small vessel disease. Neurology. 90 (21), e1898-e1910 (2018).
  3. Chen, Y. K., et al. Atrophy of the left dorsolateral prefrontal cortex is associated with poor performance in verbal fluency in elderly poststroke women. Neural Regeneration Research. 8 (4), 346-356 (2013).
  4. Dufouil, C., et al. Severe cerebral white matter hyperintensities predict severe cognitive decline in patients with cerebrovascular disease history. Stroke. 40 (6), 2219-2221 (2009).
  5. Mungas, D., et al. Longitudinal volumetric MRI change and rate of cognitive decline. Neurology. 65 (4), 565-571 (2005).
  6. Benjamin, P., et al. Lacunar Infarcts, but Not Perivascular Spaces, Are Predictors of Cognitive Decline in Cerebral Small-Vessel Disease. Stroke. 49 (3), 586-593 (2018).
  7. Carey, C. L., et al. Subcortical lacunes are associated with executive dysfunction in cognitively normal elderly. Stroke. 39 (2), 397-402 (2008).
  8. Zi, W., Duan, D., Zheng, J. Cognitive impairments associated with periventricular white matter hyperintensities are mediated by cortical atrophy. Acta Neurologica Scandinavica. 130 (3), 178-187 (2014).
  9. Vernooij, M. W., et al. White Matter microstructural integrity and cognitive function in a general elderly population. Archives of General Psychiatry. 66 (5), 545-553 (2009).
  10. Blackburn, H. L., Benton, A. L. Revised administration and scoring of the digit span test. Journal of Consulting and Clinical Psychology. 21 (2), 139-143 (1957).
  11. Hachinski, V., et al. National Institute of Neurological Disorders and Stroke-Canadian Stroke Network vascular cognitive impairment harmonization standards. Stroke. 37 (9), 2220-2241 (2006).
  12. Wong, A., et al. The Validity, Reliability and Utility of the Cantonese Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Chinese Patients with Confluent White Matter Lesions. Hong Kong Medical Journal. 14 (6), (2008).
  13. Lee, T. M., Chan, C. C. Stroop interference in Chinese and English. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology. 22 (4), 465-471 (2000).
  14. Gawryluk, J. R., Mazerolle, E. L., Beyea, S. D., D'Arcy, R. C. Functional MRI activation in white matter during the Symbol Digit Modalities Test. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 589(2014).
  15. Chiu, H. F., et al. The modified Fuld Verbal Fluency Test: a validation study in Hong Kong. The Journals of Gerontology, Series B: Psychological Sciences and Social Sciences. 52 (5), P247-P250 (1997).
  16. Cordonnier, C., et al. improving interrater agreement about brain microbleeds: development of the Brain Observer MicroBleed Scale (BOMBS). Stroke. 40 (1), 94-99 (2009).
  17. Poels, M. M., et al. Cerebral microbleeds are associated with worse cognitive function: the Rotterdam Scan Study. Neurology. 78 (5), 326-333 (2012).
  18. Yamashiro, K., et al. Cerebral microbleeds are associated with worse cognitive function in the nondemented elderly with small vessel disease. Cerebrovascular Diseases Extra. 4 (3), 212-220 (2014).
  19. Fazekas, F., Chawluk, J. B., Alavi, A., Hurtig, H. I., Zimmerman, R. A. MR signal abnormalities at 1.5 T in Alzheimer's dementia and normal aging. American Journal of Roentgenology. 149 (2), 351-356 (1987).
  20. Zhang, M., et al. Distinct profiles of cognitive impairment associated with different silent cerebrovascular lesions in hypertensive elderly Chinese. Journal of the Neurological Sciences. 403, 139-145 (2019).
  21. Arboix, A., Roig, H., Rossich, R., Martinez, E. M., Garcia-Eroles, L. Differences between hypertensive and non-hypertensive ischemic stroke. European Journal of Neurology. 11 (10), 687-692 (2004).
  22. Grau-Olivares, M., et al. Progressive gray matter atrophy in lacunar patients with vascular mild cognitive impairment. Search Results. 30 (2), 157-166 (2010).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

N ropsikolojik De erlendirmeMRI TaramaSerebral MikrokanamalarBeyaz Cevher HiperintensiteleriSessiz Lak nlerY r t c levDilsel Bili

İlgili makaleler