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Enregistrement W2066289270 · doi:10.1159/000089233

Regional Variability in the Prevalence of Cerebral White Matter Lesions: An MRI Study in 9 European Countries (CASCADE)

2005· article· en· W2066289270 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMedicineDementiaPopulationHyperintensityEuropean populationDiseaseDemographyGerontologyPediatricsEnvironmental healthPathologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White matter lesions (WML) on MRI of the brain are common in both demented and nondemented older persons. They may be due to ischemic events and are associated with cognitive and physical impairments. It is not known whether the prevalence of these WML in the general population differs across European countries in a pattern similar to that seen for coronary heart disease. Here we report the prevalence of WML in 1,805 men and women drawn from population-based samples of 65- to 75-year-olds in ten European cohorts. Data were collected using standardized methods as a part of the multicenter study CASCADE (Cardiovascular Determinants of Dementia). Centers were grouped by region: south (Italy, Spain, France), north (Netherlands, UK, Sweden), and central (Austria, Germany, Poland). In this 10-year age stratum, 92% of the sample had some lesions, and the prevalence increased with age. The prevalence of WML was highest in the southern region, even after adjusting for differences in demographic and selected cardiovascular risk factors. Brain aging leading to disabilities will increase in the future. As a means of hypothesis generation and for health planning, further research on the geographic distribution of WML may lead to the identification of new risk factors for these lesions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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