White Matter Hyperintensities in Mild Cognitive Impairment and Lower Risk of Cognitive Decline
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: White matter hyperintensities (WMH) may have a different impact on cognitive decline depending on strategic localization. OBJECTIVE: The goal of this study is to assess the impact of global and cholinergic WMH on cognitive decline of mild cognitive impairment (MCI) patients in the ADNI-1 dataset. METHODS: This is a retrospective analysis of data from a natural history study. MRI scans (T2 and PD sequences) were assessed with two visual scales: 1) The Cholinergic Pathways HyperIntensities Scale (CHIPS) score, designed to assess WMH in the cholinergic tracts, and 2) the Age-Related White Matter Changes Scale (ARWMC), a scale to assess the global WMH burden. All subjects underwent standardized neuropsychological testing. RESULTS: Subjects included 310 individuals with MCI. Analysis showed no association between WMH at baseline and conversion from MCI to Alzheimer's disease (AD), either for the global WMH burden or WMH within the cholinergic pathways. However, ARWMC scores had a significant confounding effect (p = 0.03) on conversion to dementia (hazard ratio of 0.37) among MCI subjects with low executive functions. CONCLUSION: We found no association between the burden of WMH at baseline in MCI and conversion to AD over 3 years. However, a higher global WMH burden appears to reduce the risk of conversion to AD in subjects with low executive functions. These results suggest that higher WMH burden in MCI individuals may be associated with a more gradual cognitive decline or stabilization, compared to a low WMH burden.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».