Associations of White Matter Hyperintensities with Cognitive Decline: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
White matter hyperintensities (WMHs), mainly caused by cerebrovascular injury, may lead to cognitive impairment. In order to identify whether the volume of WMHs is associated with cognitive decline over years, this longitudinal study involved 818 individuals from the ADNI-2 dataset from August 2010 to May 2017. Cross-sectional and longitudinal associations of WMHs with 8 cognitive domains were explored, using Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Clinical Dementia Rating Sum of Boxes (CDRSB), Alzheimer Disease Assessment Scale-Cognitive (ADAS-Cog13), Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), Functional Assessment Questionnaire (FAQ), executive function (ADNI-EF), and memory function (ADNI-Mem). The association analyses were performed using multiple linear regression models, linear mixed models, Spearman rank correlation, and Kaplan-Meier survival curves. The volumes of WMHs were greater in patients with Alzheimer's disease (AD) dementia compared with controls (p < 0.001) and mild cognitive impairment (p = 0.006) patients at baseline. The bigger volumes of WMHs correlated with worse performances on ADAS-Cog13 and ADNI-EF (p = 0.029; p = 0.003) at baseline and MMSE, MoCA, CDRSB, ADAS-Cog13, FAQ, and ADNI-Mem (overall p < 0.05) longitudinally, after adjusting for age, sex, educational level, apolipoprotein E ɛ4 genotype, hypertension, hyperlipidemia, diabetes, smoking, infarction, and diagnosis. Additionally, the correlations between the change rate of WMHs and change rates of MMSE, MoCA, CDRSB, FAQ, ADNI-EF, and ADNI-Mem were statistically significant. Furthermore, patients with high WMH volumes showed an increased likelihood of dementia. The results of the study suggest that WMH volume is associated with cognitive decline, and it contributes to the conversion to 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».