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Enregistrement W2981045090 · doi:10.1016/j.jalz.2019.09.066

P4‐702: THE SEVERITY OF ENLARGED PERIVASCULAR SPACES IN THE CENTRUM SEMIOVALE IS LIKELY A PREDICTOR FOR THE PROGRESSION OF ALZHEIMER'S DISEASE

2019· article· en· W2981045090 sur OpenAlexaboutno aff
Ruilai Gao, Yin Jin, Bin Xu, Cong Ding, Jianwen Chen, Li Zhao, Chunbo Dong

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeukoaraiosisMontreal Cognitive AssessmentMagnetic resonance imagingPerivascular spaceAlzheimer's diseaseWhite matterPathologyMedicineCardiologyNeuroimagingPsychologyLacunar strokeInternal medicineDiseaseCognitive impairmentNeuroscienceRadiologyIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of enlarged perivascular spaces (EPVS), which can be observed on magnetic resonance imaging (MRI), is a neuroimaging marker of cerebral small vessel diseases. EPVS in the white matter centrum semiovale have been associated with β-amyloid burden. Accumulation of β-amyloid peptides is the principal histopathologic hallmarks of Alzheimer's disease (AD). The aim of our study is to test whether the severity of EPVS in the centrum semiovale is associated with the progression of Alzheimer's disease and correlated with cognitive functions. Structural MRI data were acquired from 181 participants (AD=94, controls=87) who underwent T1W2 at 3T. EPVS in the centrum semiovale were rated using a validated four-point visual rating scale,and categorized by severity (“mild”, “moderate” or “severe”). Cognitive functions were assessed via Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The severity of AD was divided into three groups (“mild”, “moderate” or “severe”) via MMSE. Data were analyzed using ordinal logistic regression and Spearman's rho (ρ) rank correlation. The severity of EPVS in the centrum semiovale was significantly greater in AD than controls (p<0.0001). The severity of EPVS was negatively correlated with MoCA scores (ρ= - 0.17, p=0.01). The severity of EPVS among moderate(ρ=−0.36, P=0.017) and severe(ρ=−0.59, p=0.005) AD groups were negatively correlated with MMSE scores. Increased severity of EPVS was significantly correlated with decreased naming ability(ρ=−0.26, p=0.01), abstract ability(ρ=−0.21, p=0.04) and orientation ability(ρ=−0.23, p=0.03). In adjusted analyses, the severity of EPVS was independently associated with the progression of AD (p<0.0001; compared with mild grade, moderate grade OR 4.44, 95% CI 1.57∼12.57; severe grade OR 23.41, 95% CI 5.73∼95.66). The severity of EPVS in the centrum semiovale was greater in AD than controls. Increased EPVS were correlated with decreased cognitive functions, especially naming ability, abstract ability and orientation ability. The severity of EPVS in the centrum semiovale is likely a predictor for the progression of AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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