Vascular risk factor burden correlates with cerebrovascular reactivity but not resting state coactivation in the default mode network
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: White matter hyperintensities (WMH) are prevalent among older adults and are often associated with cognitive decline and increased risk of stroke and dementia. Vascular risk factors (VRFs) are linked to WMH, yet the impact of multiple VRFs on gray matter function is still unclear. The goal of this study was to test for associations between the number of VRFs and cerebrovascular reactivity (CVR) and resting state (RS) coactivation among individuals with WMH. MATERIALS AND METHODS: Twenty-nine participants with suspected WMH were grouped based on the number of VRFs (subgroups: 0, 1, or ≥2). CVR and RS coactivation were measured with blood oxygenation level-dependent (BOLD) imaging on a 3T magnetic resonance imaging (MRI) system during hypercapnia and rest, respectively. Default-mode (DMN), sensory-motor, and medial-visual networks, generated using independent component analysis of RS-BOLD, were selected as networks of interest (NOIs). CVR-BOLD was analyzed using two methods: 1) a model-based approach using CO2 traces, and 2) a dual-regression (DR) approach using NOIs as spatial inputs. Average CVR and RS coactivations within NOIs were compared between VRF subgroups. A secondary analysis investigated the correlation between CVR and RS coactivation. RESULTS: VRF subgroup differences were detected using DR-based CVR in the DMN (F20,2 = 5.17, P = 0.015) but not the model-based CVR nor RS coactivation. DR-based CVR was correlated with RS coactivation in the DMN (r(2) = 0.28, P = 0.006) but not the sensory-motor nor medial-visual NOIs. CONCLUSION: In individuals with WMH, CVR in the DMN was inversely associated with the number of VRFs and correlated with RS coactivation.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».