P2‐399: WHOLE BRAIN STRUCTURAL HEALTH IN RELATION TO CARDIOVASCULAR RISK FACTORS: AN EVALUATION USING THE BRAIN ATROPHY AND LESION INDEX
Notice bibliographique
Résumé
Multiple structural changes on MRI in the brain can have interactive and additive impacts on aging and dementia. These changes can be collectively assessed using a semi-quantitative brain atrophy and lesion index (BALI). Previous studies have been focused on using the BALI to understand brain health of older adults, while it is not known how age and cardiovascular risk factors affect the accumulation of these various changes. In the present study, we address the question using a sample containing younger and middle-aged adults. Data of 239 subjects (men=71%; age range=20-80 years) who underwent regular health check and a routine anatomical MRI examination in Beijing Hospital of China were analyzed. Basic demographics and traditional cardiovascular risk factors (CVRF) of the subjects were reviewed. A BALI score was generated for each subject by evaluating T2 weighted MRI at 1.5T and 3T. Mean difference in BALI total and subcategory scores between subjects of difference age and CVRF conditions were examined using t-test and ANOVA, while associations between the BALI score and age or CVFR was evaluated by correlation and regression analyses. Over 89% of these subjects had at least one CVRF, while respectively 29%, 18%, 11%, 1% had two to five CVRFs. On average, older subjects had more CVRF. The BALI total score and subcategory scores were closely related to age (r's=0.41-0.69, p's<0.001). The BALI total and the categorical scores differed significantly by the number of CVRF (t's=4.16-14.83, p's<0.05). Subjects with a higher BALI score were more likely to be associated with at least one CVRF (Xs=6.9-43.9, p's<0.05). Multivariate analyses adjusting for various possible confounders demonstrated a strong impact of the CVRF on whole structural brain health as evaluated using BALI (Odds Ratio = 1.676, 95% CI=1.207-2.325), especially hypertension (OR=2.455, 95% CI=1.126-5.353), independent of the effect of age. The accumulation of deficits in brain structure can start at a younger age. Cardiovascular risk factors play a key role in affecting such accumulation. The data emphasize the importance of early control of cardiovascular risk factors on promoting brain health in aging-and dementia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 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 ».