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Enregistrement W3008482877 · doi:10.1161/str.51.suppl_1.wp479

Abstract WP479: Associations Between Vascular Risk, Amyloid Burden and Incident Dementia: The ARIC-PET Study

2020· article· en· W3008482877 sur OpenAlexaff
Rebecca F. Gottesman, Aozhou Wu, Josef Coresh, Clifford R. Jack, David S. Knopman, Arman Rahmim, A. Richey Sharrett, Lynne E. Wagenknecht, Keenan A. Walker, Dean F. Wong, Thomas H. Mosley

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDementiaHyperintensityInternal medicineCognitive declineVascular dementiaStroke (engine)CardiologyStandardized uptake valueGerontologyDiseaseMagnetic resonance imagingPositron emission tomographyNuclear medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Midlife vascular risk factors (MVRF) are associated with incident dementia. Similarly, amyloid β(Aβ) and neurodegeneration (e.g.brain volumes), as parts of the Alzheimer’s Disease (AD) ATN framework, are associated with cognition. Whether vascular and AD-associated factors contribute to dementia independently or interact synergistically to reduce cognitive ability is not well understood. Methods: Recruited from 3 U.S. communities, ARIC-PET participants were followed from 1987-89 (45-64 yo) through 2016-17 (74-94 yo). Cognition was evaluated in 2011-13 (ages 69-88), and twice more, every 2-3 years. In 2011-13, nondemented ARIC-PET participants had a brain MRI, with measurement of white matter hyperintensities (WMH) and brain volumes, with florbetapir (Aβ) PET scans in 2012-14; global cortical standardized uptake value ratio (SUVR) was log-transformed and standardized. Dementia was classified by expert review, as well as phone and medical record surveillance. The relative contributions of vascular risk (MVRF, WMH volume) and AD pathology (elevated Aβ SUVR, smaller AD signature region volumes) to incident dementia were evaluated with Cox proportional hazards regression. Results: In 298 individuals, 36 developed dementia. In models with key MVRF, demographics, and Aβ SUVR, hypertension and Aβ each independently predicted dementia risk (per SD of Aβ SUVR: HR 2.57, 95% CI 1.72-3.84; hypertension: HR 2.57, 95% CI 1.16-5.67), but didn’t interact on dementia risk. WMH (per SD: HR 1.51, 95% CI 1.03-2.20) and Aβ SUVR (per SD: HR 2.52, 95% CI 1.83-3.47) each contributed to incident dementia but WMH lost significance when MVRF were added to the model. Smaller AD signature regions were associated with incident dementia, independent of Aβ SUVR, and remained significant after adjustment for MVRF (HR per SD 2.18, 95% CI 1.18-4.01). Conclusions: Midlife hypertension and late-life Aβ independently contribute to dementia risk, but don’t synergize on a multiplicative scale. Neurodegeneration (e.g.smaller AD signature region volume) is also associated with incident dementia, independent of Aβ and MVRF. Multiple pathways leading to dementia should be considered when evaluating risk factors and interventions to reduce the burden of dementia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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