Influence of metabolic syndrome on cerebral perfusion and cognition
Notice bibliographique
Résumé
Vascular cognitive impairment (VCI) is associated with chronic cerebral hypoperfusion (CCH) and memory deficits, and often occurs concurrently with metabolic syndrome (MetS). Despite their common occurrence, it is unknown whether CCH and MetS act synergistically to exacerbate VCI-associated pathology. Here, using male Sprague-Dawley rats, we examined the effects of a clinically relevant model of adolescent-onset MetS and adult-onset CCH on neuro-vascular outcomes, combining a cafeteria diet with a 2-vessel occlusion (2VO) model. Using longitudinal imaging, histology, and behavioural assessments, we identified several features of MetS and CCH including reduced cerebral blood volume, white matter atrophy, alterations in hippocampal cell density, and memory impairment. Furthermore, we identified a number of significant associations, potentially predictive of MetS and pathophysiological outcomes. White matter volume was positively correlated to HDL cholesterol; hippocampal cell density was negatively correlated to fasted blood glucose; cerebral blood flow and volume was negatively predicted by the combination of 2VO surgery and increased fasted blood glucose. These results emphasize the importance of including comorbid conditions when modeling VCI, and they outline a highly translational preclinical model that could be used to investigate potential interventions to mitigate VCI-associated pathology 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».