Diabetes, Brain Infarcts, Cognition, and Small Vessels in the Canadian Alliance for Healthy Hearts and Minds Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is a risk factor for cerebrovascular disease and cognitive impairment. The anatomical basis for this is uncertain. METHODS: The Canadian Alliance for Healthy Hearts and Minds collected brain and carotid magnetic resonance imaging (MRI) and 2 cognitive tests (the Digit Symbol Substitution Test and the Montreal Cognitive Assessment test) in a cross-sectional sample of men and women. Brain MRIs identified brain infarcts (BI), lacunar BI, high white matter hyperintensity (WMH), vascular brain injury (VBI; BI or high WMH), and small vessel VBI (lacunar BI or high WMH). Carotid MRIs estimated carotid wall volume, a measure of subclinical atherosclerosis. Cognitive scores were standardized to each site's mean score, and cognitive impairment was identified by 1 or both test scores ≤1 standard deviation below the site's mean score on that test. RESULTS: The 7733 participants included 495 participants (6.4%) with diabetes, of whom 388 were taking diabetes drugs. After age and sex adjustment, diabetes was independently associated with BI (odds ratio [OR] 1.53, 95% confidence interval [CI] 1.05, 2.24), VBI (OR 1.64, 95% CI 1.26, 2.13), small vessel VBI (OR 1.67, 95% CI 1.28, 2.19), and cognitive impairment (OR 1.47, 95% CI 1.20, 1.80). The association between diabetes and small vessel VBI persisted after adjustment for cerebrovascular disease risk factors and nonlacunar infarcts (OR 1.52, 95% CI 1.15, 2.01), and the association with cognitive impairment persisted after adjustment for small vessel VBI (OR 1.27, 95% CI 1.03, 1.56). CONCLUSION: Small vessel disease characterizes much of the relationship between diabetes and VBI. However, additional factors are required to disentangle the relationship between diabetes and cognitive impairment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».