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Enregistrement W2744275124 · doi:10.2147/cia.s139515

MRI assessment of whole-brain structural changes in aging

2017· article· en· W2744275124 sur OpenAlexafffund
Hui Guo, William Siu, Ryan C.N. D’Arcy, Sandra E. Black, Lukas A. Grajauskas, Sonia Singh, Yunting Zhang, Kenneth Rockwood, Xiaowei Song

Notice bibliographique

RevueClinical Interventions in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityUniversity of British ColumbiaSunnybrook HospitalDalhousie UniversityUniversity of TorontoSimon Fraser UniversitySunnybrook Health Science CentreFraser Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthEisaiGenentechIXICONational Natural Science Foundation of ChinaNorthern California Institute for Research and EducationBiogenNational Alzheimer's Coordinating CenterBioClinicaServierDalhousie Medical Research FoundationU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationDalhousie UniversityFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingBrain agingNeurosciencePathologyRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: One of the central features of brain aging is the accumulation of multiple age-related structural changes, which occur heterogeneously in individuals and can have immediate or potential clinical consequences. Each of these deficits can coexist and interact, producing both independent and additive impacts on brain health. Many of the changes can be visualized using MRI. To collectively assess whole-brain structural changes, the MRI-based Brain Atrophy and Lesion Index (BALI) has been developed. In this study, we validate this whole-brain health assessment approach using several clinical MRI examinations. Materials and methods: Data came from three independent studies: the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative Phase II (n=950; women =47.9%; age =72.7±7.4 years); the National Alzheimer’s Coordinating Center (n=722; women =55.1%; age =72.7±9.9 years); and the Tianjin Medical University General Hospital Research database on older adults (n=170; women =60.0%; age =62.9±9.3 years). The 3.0-Tesla MRI scans were evaluated using the BALI rating scheme on the basis of T1-weighted (T1WI), T2-weighted (T2WI), T2-weighted fluid-attenuated inversion recovery (T2-FLAIR), and T2*-weighted gradient-recalled echo (T2*GRE) images. Results: Atrophy and lesion changes were commonly seen in each MRI test. The BALI scores based on different sequences were highly correlated (Spearman r 2 >0.69; P <0.00001). They were associated with age ( r 2 >0.29; P <0.00001) and differed by cognitive status ( χ 2 >26.48, P <0.00001). T2-FLAIR revealed a greater level of periventricular ( χ 2 =29.09) and deep white matter ( χ 2 =26.65, P <0.001) lesions than others, but missed revealing certain dilated perivascular spaces that were seen in T2WI ( P <0.001). Microhemorrhages occurred in 15.3% of the sample examined and were detected using only T2*GRE. Conclusion: The T1WI- and T2WI-based BALI evaluations consistently identified the burden of aging and dementia-related decline of structural brain health. Inclusion of additional MRI tests increased lesion differentiation. Further research is to integrate MRI tests for a clinical tool to aid the diagnosis and intervention of brain aging. Keywords: aging, brain atrophy and lesion index (BALI), brain health, MRI pulse sequences, structural brain changes

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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