White Matter Disease Independently Predicts Progression from Mild Cognitive Impairment to Alzheimer’s Disease in a Clinic Cohort
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The contribution of vascular pathology to the rate of progression from mild cognitive impairment (MCI) to Alzheimer's disease (AD) remains unclear. OBJECTIVE: To ascertain the relative roles of cerebral white matter disease and medial temporal atrophy (MTA) in predicting progression from MCI to AD. METHODS: MCI patients with baseline MRI and ≥18 months of longitudinal follow-up were evaluated. DSM-IV-TR criteria were used to diagnose conversion to dementia. MTA and white matter hyperintensity (WMH) were quantified using the Scheltens scale and modified Fazekas scale. RESULTS: Of a total of 171 MCI patients, 79 patients with baseline MRI and longitudinal follow-up were studied. Twenty-three MCI patients who progressed to dementia (MCI-P) were identified corresponding to a 19.4% annual risk of conversion. In MCI-P patients, the mean Mini-Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment decline was 1.3 and 2.9 points, respectively. MTA, periventricular WMH and deep subcortical WMH were significantly greater in the MCI-P cohort. WMH was found to predict MCI-P with an odds ratio of 7.69 (p = 0.03). CONCLUSION: MTA and deep subcortical WMH independently predict conversion from MCI to AD. Optimization of vascular risk factors among patients with MCI can potentially reduce the conversion from MCI to AD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 découle