P4‐286: CEREBRAL SMALL VESSEL DISEASE AND COGNITIVE DECLINE IN AN ASIAN MEMORY CLINIC POPULATION
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral small vessel disease (SVD) includes several abnormalities detected on conventional MRI, ranging from white matter hyperintensities (WMH), lacunes, to cerebral microbleeds (CMBs). SVD is considered as one of the major causes of cognitive decline, dementia and functional impairment. Longitudinal data on SVD and cognitive decline are lacking in Asian populations. Therefore, the present study aims to investigate whether baseline SVD is associated with cognitive decline over a 3 year period in a memory-clinic population. In this prospective case-control study, we studied 399 patients with baseline 3T MRI scans and at least 3 annual neuropsychological assessments. At baseline total numbers of CMBs and lacunes were recorded, along with WMH (using the Modified Fazekas Scale). The National Institute of Neurological Disorders and Stroke-Canadian Stroke Network harmonization neuropsychological battery was used to assess cognitive function. Linear regression models in generalized estimated equations with mean difference (β) and 95% confidence intervals (CI) were constructed to analyse the association between baseline SVD and cognitive decline. Models were adjusted for demographic, cardiovascular risk factors and other MRI markers. Increasing number of CMBs is associated with decline in global cognitive score. Domain specific analysis showed CMBs are associated with decline in executive function, visuomotor speed and memory domains (Figure-1). Presence of significant WMH (Fazekas≥2) is associated with decline in global cognitive score and domain specific analysis showed decline in executive function, visuomotor speed and memory domains (Figure-2). There was significant interaction effect between SVD with time; in the association between increasing number of CMBs with worse performance in global cognition (p=0.015), executive function (p=0.011), memory (p=0.001) and presence of significant WMH with worse performance in global cognition (p=0.017), executive function (p=0.016), visuomotor speed (p<0.001) and memory (p=0.001) domains (Table-1). No association was observed between number of lacunes and cognitive decline.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».