Development of White Matter Hyperintensity Is Preceded by Reduced Cerebrovascular Reactivity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: White matter hyperintensities (WMH) observed on neuroimaging of elderly individuals are associated with cognitive decline and disability. However, the pathogenesis of WMH remains poorly understood. We observed that regions of reduced cerebrovascular reactivity (CVR) in the white matter of young individuals correspond to the regions most susceptible to WMH in the elderly. This finding prompted us to consider that reduced CVR may play a role in the pathogenesis of WMH. We hypothesized that reduced CVR precedes development of WMH. METHODS: We examined 45 subjects (age range = 50-91 years; 25 males) with moderate-severe WMH, and measured their baseline CVR using the blood oxygen level-dependent magnetic resonance imaging signal response to a standardized step change in the end-tidal partial pressure of carbon dioxide. Diffusion tensor imaging and transverse relaxation time (T2) relaxometry were performed at baseline and 1-year follow-up, with automated coregistration between time points. Baseline fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), T2, and CVR were measured in areas that progressed from normal-appearing white matter (NAWM) to WMH over the 1-year period. RESULTS: CVR and FA values in baseline NAWM that progressed to WMH were lower by mean (standard deviation) = 26.5% (23.2%) and 11.0% (7.2%), respectively, compared to the contralateral homologous NAWM that did not progress (p < 0.001). T2 and MD were higher by 8.7% (7.9%) and 17.0% (8.5%), respectively, compared to the contralateral homologous NAWM (p < 0.001). INTERPRETATION: Areas of reduced CVR precede the progression from NAWM to WMH, suggesting that hemodynamic impairment may contribute to the pathogenesis and progression of age-related white matter disease. Ann Neurol 2016;80:277-285.
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 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 ».