White matter hyperintensities are associated with subthreshold amyloid accumulation
Notice bibliographique
Résumé
The association between white matter hyperintensities (WMH) and amyloid accumulation over time in cognitively normal, amyloid-negative elderly people remains largely unexplored. In order to study whether baseline WMH were associated with longitudinal subthreshold amyloid accumulation, 159 cognitively normal participants from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative who were amyloid-negative at baseline were examined. All the participants underwent a T1 and a Fluid-Attenuated Inversion Recovery MRI scan at baseline. Amyloid PET imaging was performed at baseline and follow-up visits in 2-year intervals for up to 8 years. Partial volume correction was applied for quantifying cortical Standardised Uptake Value Ratios (SUVR). The associations between global and regional WMH burden and amyloid accumulation were assessed using linear mixed models adjusted by demographic characteristics and baseline SUVR. Partial volume correction increased the measured annual rate of change (+2.4%) compared to that obtained from non-corrected data (+0.5%). There were no significant correlations between baseline WMHs and baseline subthreshold cortical amyloid uptake. In a longitudinal analysis, increased baseline cortical SUVR and increased baseline burden of global (p = 0.006), frontal (p = 0.006), and parietal WMH (p = 0.003) were associated with faster amyloid accumulation. WMH-related amyloid accumulation occurred in parietal, frontal, and, to a lesser extent, cingulate cortices. These results remained unchanged after a sensitivity analysis excluding participants with the highest cortical SUVRs. This is the first study to identify a specific spatial distribution of WMH which is associated with future amyloid accumulation in cognitively normal elderly subjects without PET-detectable amyloid pathology. These findings may have important implications in prevention trials for the early identification of amyloid accumulation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».