Reduced Blood Flow in Normal White Matter Predicts Development of Leukoaraiosis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate whether low cerebral blood flow (CBF) is associated with subsequent development of white matter hyperintensities (WMH). Patients were included from a longitudinal magnetic resonance (MR) imaging study of minor stroke/transient ischemic attack patients. Images were co-registered and new WMH at 18 months were identified by comparing follow-up imaging with baseline fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR). Regions-of-interest (ROIs) were placed on FLAIR images in one of three categories: (1) WMH seen at both baseline and follow-up imaging, (2) new WMH seen only on follow-up imaging, and (3) regions of normal-appearing white matter at both time points. Registered CBF maps at baseline were used to measure CBF in the ROIs. A multivariable model was developed using mixed-effects logistic regression to determine the effect of baseline CBF on the development on new WMH. Forty patients were included. Mean age was 61±11 years, 30% were female. Low baseline CBF, female sex, and presence of diabetes were independently associated with the presence of new WMH on follow-up imaging. The odds of having new WMH on follow-up imaging reduces by 0.61 (95% confidence interval=0.57 to 0.65) for each 1 mL/100 g per minute increase in baseline CBF. We conclude that regions of white matter with low CBF develop new WMH on follow-up imaging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».