Stroke Risk Profile Predicts White Matter Hyperintensity Volume
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 AND PURPOSE: Previous studies of cardiovascular risk factors and white matter hyperintensity (WMH) on brain MRI have been limited by the failure to exclude symptomatic cerebrovascular disease and dementia or by the use of semiquantitative rather than quantitative methods to measure WMH volume (WMHV). We examined the relationship between Framingham Stroke Risk Profile (FSRP) and WMHV measured quantitatively in a stroke and dementia-free subset of the Framingham Offspring Cohort. METHODS: Brain MRI was performed in 1814 members of the Framingham Offspring Cohort. Pixel-based quantitative measures of WMHV corrected for head size were obtained using a semiautomated algorithm. WMHV was not normally distributed and therefore was log-transformed (LWMHV). The FSRP and its component risk factors measured a mean of 7.5 years before MRI were related to both continuous measures of LWMHV and to the presence of large volumes of LWMHV (LWMHV-large). All analyses were adjusted for age and sex. RESULTS: FSRP was strongly associated with LWMHV and LWMHV-large. Age, smoking, history of cardiovascular disease, hypertension, and left ventricular hypertrophy by electrocardiogram were all significantly related to LWMHV or LWMHV-large. CONCLUSIONS: FSRP and several cardiovascular risk factors were related to both WMHV measured continuously and to a categorical designation of large volumes of WMH. These findings provide strong evidence of a vascular basis for WMH.
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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) | 0,000 | 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) | 0,005 | 0,003 |
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