Total cerebral small vessel disease score and cognitive performance in community‐dwelling older adults. Results from the Atahualpa Project
Notice bibliographique
Résumé
Objective Cerebral small vessel disease (SVD) is inversely associated with cognitive performance. However, whether the total SVD score is a better predictor of poor cognitive performance than individual signatures of SVD is inconclusive. We aimed to estimate the combined and independent predictive power of these MRI findings. Methods Atahualpa residents aged ≥60 years underwent brain MRI. Cognitive performance was measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The presence of moderate‐to‐severe white matter hyperintensities, deep cerebral microbleeds, lacunar infarcts, and >10 enlarged perivascular spaces was added for estimating the total SVD score ranging from 0 to 4 points. Montreal Cognitive Assessment predictive models were fitted to assess how well the total SVD score or each of its components predicts cognitive performance. Results Of 351 eligible candidates, 331 (94%) were included. The total SVD score was 0 points in 202 individuals (61%), 1 point in 67 (20%), 2 points in 40 (12%), 3 points in 15 (5%), and 4 points in seven (2%). A generalized lineal model showed an inverse relationship between the total SVD score and the MoCA (p = 0.015). The proportion of variance in the MoCA score explained by the SVD score was 32.8% (R2 = 0.328). This predictive power was similar for white matter hyperintensities (R2 = 0.306), microbleeds (R2 = 0.313), lacunar infarcts (R2 = 0.323), and perivascular spaces (R2 = 0.313). Conclusions This study shows a significant association between the SVD score and worse cognitive performance. The SVD score is a predictor of poor cognitive performance. This predictive power is not better than that of isolated neuroimaging signatures of SVD. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».