Assessment of the Virchow-Robin Spaces in Alzheimer Disease, Mild Cognitive Impairment, and Normal Aging, Using High-Field MR Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: VRSs are the perivascular spaces surrounding the deep perforating arteries in the brain. Although VRS variations with age and disease pathologies have been reported previously, the radiologic characteristics of the VRS in relation to AD are poorly understood. This study investigated the prevalence, spatial distribution, and severity of the VRS in AD, MCI, and older adults who were CN. It also investigated the relationship of the VRS to white matter changes. MATERIALS AND METHODS: Structural MR imaging data were acquired from 158 participants (AD = 37, MCI = 71, CN = 50, mean age = 74.97 ± 7.20 years) who had undergone T1WI at 3T. The severity of VRS in the white matter, basal ganglia, hippocampus, and brain stem structures was evaluated by using a semiquantitative scale, adapted from existing rating scales. A VRS total score summarizing the subscales was calculated to assess the whole-brain VRSs. RESULTS: VRSs were observed in multiple brain regions of all participants, typically presented as <2-mm well-margined symmetric round-, oval- and linear-shaped hypointensities on T1WI. The VRS total score increased with leukoaraiosis, atrophy, and advanced age (P < .001). Individuals with AD and MCI showed greater levels of VRS than control subjects. The VRS total score discriminated individuals with AD and those who were CN with an accuracy of 0.79 (95% CI, 0.69-0.89). CONCLUSIONS: VRSs are common in older adults and are more severe in AD and MCI than in CN. Whether increased VRSs can be reliably used to aid in AD diagnosis warrants further investigation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».