White Matter Hyperintensities Predict Cognitive Decline: A Community-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: White matter hyperintensities (WMHs) were commonly seen in brain magnetic resonance imaging (MRI) of the elderly. Many studies found that WMHs were associated with cognitive decline and dementia. However, the association between WMHs in different brain regions and cognitive decline remains debated. METHODS: We explored the association of the severity of WMHs and cognitive decline in 115 non-demented elderly (≥50 years old) sampled from the Wuliqiao Community located in urban area of Shanghai. MRI scans were done during 2009-2011 at the beginning of the study. Severity of WMHs in different brain regions was scored by Improved Scheltens Scale and Cholinergic Pathways Hyperintensities Scale (CHIPS). Cognitive function was evaluated by Mini-Mental State Examination (MMSE) every 2 to 4 years during 2009-2018. RESULTS: After adjusting for confounding factors including age, gender, education level, smoking status, alcohol consumption, depression, hypertension, diabetes, hyperlipidemia, brain infarcts, brain atrophy, apoE4 status, and baseline MMSE score, periventricular and subcortical WMH lesions as well as WMHs in cholinergic pathways were significantly associated with annual MMSE decline ( p < 0.05), in which the severity of periventricular WMHs predicted a faster MMSE decline (-0.187 points/year, 95% confidence interval: -0.349, -0.026, p = 0.024). CONCLUSIONS: The severity of WMHs at baseline was associated with cognitive decline in the non-demented elderly over time. Interventions on WMH lesions may offer some benefits for cognitive deterioration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».