Progression of White Matter Disease and Cortical Thinning Are Not Related in Older Community-Dwelling Subjects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: We assessed cross-sectional and longitudinal relationships between whole brain white matter hyperintensity (WMH) volume and regional cortical thickness. METHODS: We measured WMH volume and regional cortical thickness on magnetic resonance imaging at ≈73 and ≈76 years in 351 community-dwelling subjects from the Lothian Birth Cohort 1936. We used multiple linear regression to calculate cross-sectional and longitudinal associations between regional cortical thickness and WMH volume controlling for age, sex, Mini Mental State Examination, education, intelligence quotient at age 11, and vascular risk factors. RESULTS: We found cross-sectional associations between WMH volume and cortical thickness within and surrounding the Sylvian fissure at 73 and 76 years (rho=-0.276, Q=0.004). However, we found no significant longitudinal associations between (1) baseline WMH volume and change in cortical thickness; (2) baseline cortical thickness and change in WMH volume; or (3) change in WMH volume and change in cortical thickness. CONCLUSIONS: Our results show that WMH volume and cortical thinning both worsen with age and are associated cross-sectionally within and surrounding the Sylvian fissure. However, changes in WMH volume and cortical thinning from 73 to 76 years are not associated longitudinally in these relatively healthy older subjects. The underlying cause(s) of WMH growth and cortical thinning have yet to be fully determined.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».