Enlarged perivascular spaces and cognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To investigate the association of enlarged perivascular spaces (ePVS) with cognition in elderly without dementia. <h3>Methods</h3> We included 5 studies from the Uniform Neuro-Imaging of Virchow-Robin Space Enlargement (UNIVRSE) consortium, namely the Austrian Stroke Prevention Family Study, Study of Health in Pomerania, Rotterdam Study, Epidemiology of Dementia in Singapore study, and Risk Index for Subclinical Brain Lesions in Hong Kong study. ePVS were counted in 4 regions (mesencephalon, hippocampus, basal ganglia, and centrum semiovale) with harmonized rating across studies. Mini-Mental State Examination (MMSE) and general fluid cognitive ability factor (G-factor) were used to assess cognitive function. For each study, a linear regression model was performed to estimate the effect of ePVS on MMSE and G-factor. Estimates were pooled across studies with the use of inverse variance meta-analysis with fixed- or random-effect models when appropriate. <h3>Results</h3> The final sample size consisted of 3,575 persons (age range 63.4–73.2 years, 50.6% women). Total ePVS counts were not significantly associated with MMSE score (mean difference per ePVS score increase 0.001, 95% confidence interval [CI] −0.007 to 0.008, <i>p</i> = 0.885) or G-factor (mean difference per ePVS score increase 0.002, 95% CI −0.001 to 0.006, <i>p</i> = 0.148) in age-, sex-, and education-adjusted models. Adjustments for cardiovascular risk factors and MRI markers did not change the results. Repeating the analyses with region-specific ePVS rendered similar results. <h3>Conclusions</h3> In this study, we found that ePVS counts were not associated with cognitive dysfunction in the general population. Future studies with longitudinal designs are warranted to examine whether ePVS contribute to cognitive decline.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle