Cardiac‐Related Pulsatility in the Insula Is Directly Associated With Middle Cerebral Artery Pulsatility Index
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Arterial stiffness in large arteries is a risk factor for cerebral small vessel disease and neurodegeneration. The challenge of accessing intracranial pulsatility noninvasively is one reason few studies provide empirical insight on the relationship between large artery and tissue pulsatility in the human brain. PURPOSE: To investigate the association between the functional magnetic resonance imaging (fMRI)-derived cardiac-related pulsatility in the insular cortex and the ultrasound-derived pulsatility index in the middle cerebral artery (MCA-PI). STUDY TYPE: Cross-sectional. POPULATION: Younger adults (11; 25 ± 4 years) and older adults with and without cardiovascular risk factors (44; 70 ± 6 years). FIELD STRENGTH/SEQUENCE: *-weighted blood oxygenation level-dependent (BOLD) sequences at 3T. ASSESSMENT: MCA-PI and cardiac-related pulsatility were assessed at rest by transcranial Doppler ultrasound and BOLD fMRI, respectively. STATISTICAL TESTS: Multivariate analyses of covariance between MCA-PI and cardiac-related pulsatility. Analysis of variance was used to assess regional differences. RESULTS: MCA-PI was associated with cardiac-related insular pulsatility (P = 0.037), but not whole-brain pulsatility (P = 0.81). Left insular pulsatility was higher than right insular pulsatility (P < 0.01) and was associated with diastolic blood pressure (P = 0.028). DATA CONCLUSION: We show a correlation between ultrasound and fMRI measures of cerebrovascular pulsatility. This association provides insight into the transmission of pulsatile energy from large basal arteries at the Circle of Willis to downstream cerebrovascular beds and has implications for the utility of cardiac-related pulsatility as a potential marker for cerebral small vessel disease. LEVEL OF EVIDENCE: 4 Technical Efficacy: Stage 3 J. Magn. Reson. Imaging 2020;51:1454-1462.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».