Differential Effect of Left vs. Right White Matter Hyperintensity Burden on Functional Decline: The Northern Manhattan Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asymmetry of brain dysfunction may disrupt brain network efficiency. We hypothesized that greater left-right white matter hyperintensity volume (WMHV) asymmetry was associated with functional trajectories. Methods: In the Northern Manhattan Study, participants underwent brain MRI with axial T1, T2, and fluid attenuated inversion recovery sequences, with baseline interview and examination. Volumetric WMHV distribution across 14 brain regions was determined separately by combining bimodal image intensity distribution and atlas based methods. Participants had annual functional assessments with the Barthel index (BI, range 0-100) over a mean of 7.3 years. Generalized estimating equations models estimated associations of regional WMHV and regional left-right asymmetry with baseline BI and change over time, adjusted for baseline medical risk factors, sociodemographics, and cognition, and stroke and myocardial infarction during follow-up. Results: Among 1195 participants, greater WMHV asymmetry in the parietal lobes (-8.46 BI points per unit greater WMHV on the right compared to left, 95% CI -3.07, -13.86) and temporal lobes (-2.48 BI points, 95% CI -1.04, -3.93) was associated with lower overall function. Greater WMHV asymmetry in the parietal lobes (-1.09 additional BI points per year per unit greater WMHV on the left compared to right, 95% CI -1.89, -0.28) was independently associated with accelerated functional decline. Conclusions: In this large population-based study with long-term repeated measures of function, greater regional WMHV asymmetry was associated with lower function and functional decline. In addition to global WMHV, WHMV asymmetry may be an important predictor of long-term functional status.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».