Impact of smoking on neurodegeneration and cerebrovascular disease markers in cognitively normal men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Smoking is a major risk factor for cognitive decline and dementia. However, the exact pathobiology of smoking remains unknown. The effects of smoking on cortical thickness as a biomarker of neurodegeneration or white matter hyperintensities and lacunes as biomarkers of cerebrovascular burden were concurrently evaluated. METHODS: Our study included 977 cognitively normal men who visited a health promotion centre and underwent medical check-ups, including 3.0 T magnetic resonance imaging. Participants were categorized into never smoker, past smoker or current smoker groups and pack-years and the years of smoking cessation were used as continuous variables. RESULTS: The current smoker group exhibited cortical thinning in frontal and temporo-parietal regions compared with the never smoker group. These effects were particularly prominent in smokers with a high cumulative exposure to smoking in the current smoker group. However, there was no association between smoking and the severity of white matter hyperintensity or number of lacunes. CONCLUSION: Our findings indicate that smoking might impact on neurodegeneration rather than cerebrovascular burdens in cognitively normal men, suggesting that smoking might be an important modifiable risk factor for the development of Alzheimer's disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».