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Enregistrement W2282214773 · doi:10.1159/000443750

Brain Microvasculature Involvement in ANCA Positive Vasculitis

2016· article· en· W2282214773 sur OpenAlexaboutno aff
Inés González‐Suarez, Javier Arpa, Juan José Ríos Blanco

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVasculitisANCA-Associated VasculitisPathologyDermatologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Endothelial dysfunction is associated with arterial stiffness, a factor that is increasingly recognised as an important determinant of cardiovascular risk. High-flow organs such as the brain and kidneys are particularly sensitive to excessive pressure and flow pulsatility. High, local blood flow is associated with low microvascular impedance, which facilitates the penetration of excessive pulsatile energy into the microvascular bed leading to tissue damage. Systemic endothelial dysfunction and arterial stiffness have been demonstrated in peripheral vessels in associated vasculitis (AAV). Although, the brain involvement is not infrequent in AAV, it has not been evaluated previously. Our aim is to evaluate the involvement of the brain microvasculature in AAV. METHODS: Twenty-three patients with inactive AAV were studied. Brain blood flow was assessed by transcranial Doppler (TCD) and single-photon positron emission tomography (SPECT), structural brain involvement by brain MRI and cognitive scores by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. RESULTS: Lower mean flow velocity (MFV) was associated to altered SPECT perfusion, higher white matter changes (WMC), lower MoCA scores and younger age (p < 0.05). Middle cerebral artery pulsatility index (MCA-PI) was related to hypertension, diabetes, lower scores on MoCA, increased vasculitis damage index (VDI) and perfusion impairment in SPECT (p < 0.05). These data were reproduced for all intracranial arteries. Up to 88.9% of patients had WMC on MRI. A higher lesion load was associated with age, decreased MoCA and fewer MFV with higher PI. The multivariable linear regression analysis showed that the greater the lesion loads, greater the bifrontal atrophy, MCA-PI and lower MoCA scores. Up to 60.9% of patients presented a decreased MoCA score (p = 0.012). It appeared to be related to VDI (p = 0.04), WMC (p = 0.004) and altered SPECT (p = 0.05). CONCLUSIONS: The alterations in brain perfusion SPECT, the presence of white matter lesions on MRI, as well as increased PI and RI with lower MFV of the cerebral vessels in TCD suggest the presence of microangiopathy in asymptomatic AAV that could lead to cognitive impairment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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