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Enregistrement W2621215132 · doi:10.1093/brain/awx112

Cerebrovascular resistance: effects on cognitive decline, cortical atrophy, and progression to dementia

2017· article· en· W2621215132 sur OpenAlexfundno aff
Belinda Yew, Daniel A. Nation

Notice bibliographique

RevueBrain · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of HealthFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésCerebral blood flowDementiaAtrophyCognitive declineCardiologyPositron emission tomographyAlzheimer's diseaseInternal medicineMedicineBlood pressureBlood flowPsychologyMagnetic resonance imagingNeurosciencePathologyDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

See Markus (doi:10.1093/awx161) for a scientific commentary on this article.Evidence for vascular contributions to Alzheimer's disease has been increasingly identified, with increased blood pressure and decreased cerebral blood flow both linked to in vivo biomarkers and clinical progression of Alzheimer's disease. We therefore hypothesized that an elevated ratio of blood pressure to cerebral blood flow, indicative of cerebrovascular resistance, would exhibit earlier and more widespread associations with Alzheimer's disease than cerebral blood flow alone. Further, we predicted that increased cerebrovascular resistance and amyloid retention would synergistically influence cognitive performance trajectories, independent of neuronal metabolism. Lastly, we anticipated associations between cerebrovascular resistance and later brain atrophy, prior to amyloid accumulation. To evaluate these hypotheses, we investigated associations between cerebrovascular resistance and amyloid retention, cognitive decline, and brain atrophy, controlling for neuronal metabolism. North American older adults (n = 232) underwent arterial spin labelling magnetic resonance imaging to measure regional cerebral blood flow in brain regions susceptible to ageing and Alzheimer's disease. An estimated cerebrovascular resistance index was then calculated as the ratio of mean arterial pressure to regional cerebral blood flow. Positron emission tomography with 18F-florbetapir and fludeoxyglucose was used to quantify amyloid retention and neuronal metabolism, respectively. Cognitive performance was evaluated via annual assessments of global cognition, memory, and executive function. Results indicated diminished inferior parietal and temporal cerebral blood flow for patients with Alzheimer's disease (n = 33) relative to both non-demented groups, but no cerebral blood flow differences between non-demented amyloid-positive (n = 87) and amyloid-negative (n = 112) cases. In contrast, the cerebrovascular resistance index was significantly elevated in amyloid-positive versus amyloid-negative cases, with additional elevation in patients with Alzheimer's disease. Furthermore, cerebrovascular resistance index group differences were of greater statistical effect size and encompassed a greater number of brain regions than those for cerebral blood flow alone. Cognitive decline over 2-year follow-up was accelerated by elevated baseline cerebrovascular resistance index, particularly for amyloid-positive individuals. Increased baseline cerebrovascular resistance index also predicted greater progression to dementia, beyond that attributable to amyloid-positivity. Finally, increased cerebrovascular resistance index predicted greater regional atrophy among non-demented older adults who were amyloid-negative. Findings suggest that increased cerebrovascular resistance may represent a previously unrecognized contributor to Alzheimer's disease that is independent of neuronal hypometabolism, predates changes in brain perfusion, exacerbates and works synergistically with amyloidosis to produce cognitive decline, and drives amyloid-independent brain atrophy during the earliest stage of disease.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations138
Publié2017
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Résumé présentoui

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