Investigating neuroimaging differences by cognitive and metabolic status in a community‐dwelling cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Little is know about how metabolic function relates to late‐life physical and cognitive health. In a community‐dwelling cohort of older adults with normal cognition (CN) and mild cognitive impairment (MCI), we investigated whether cognitive and metabolic status predicted neuroimaging biomarkers, and cognitive and physical function. Method Participants enrolled in the Wake Forest Alzheimer’s Disease Research Center (ADRC) Clinical Core cohort received neuropsychological assessment, MR imaging (T1, FLAIR, DTI, NODDI, pcASL), and PiB PET imaging on a subset. Participants were adjudicated as CN or MCI using NIA‐AA criteria. T1 MRI were processed (FreeSurfer v5.3) to calculate “AD‐signature” meta‐ROI cortical thickness. A set of AD‐sensitive cortical ROIs was used to extract mean PET SUVR signal. White matter hyperintensity (WMH) volume was calculated on FLAIR with LST in SPM12. DTI were processed using FSL, and NODDI using AMICO, to generate mean white matter (WM) Fractional Anisotropy (FA) and Free Water (FW), to assess WM microstructure. PcASL were processed to yield mean GM and WM cerebral blood flow (CBF). Cognitive measures included Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Free and Cued Selective Reminding Test (total free recall; FCSRT). Mobility function was assessed using the expanded Short Physical Performance Battery (eSPPB). Oral Glucose Tolerance Testing (OGTT) assessed blood glucose 120 minutes post‐challenge; OGTT was thresholded (>=140 mg/dl) to classify participants with impaired glucose tolerance (IGT) or normoglycemic (NG). We assessed group differences using t‐tests and multivariable linear regression (covariates: age, sex, race). Result Among 391 participants with both MRI and cognitive testing, MCI participants were older, less educated and had fewer females relative to CN (Table 1). IGT participants were older and less educated than NG participants. MCI participants had lower cortical thickness, higher WMH volume and FW, and higher PiB than CN (Table 2). MCI participants had lower MOCA and FCSRT (as expected) and eSPPB scores than CN, which remained significant in fully adjusted models. GM CBF differences did not survive adjustment. IGT was only associated with lower eSPPB score (p=.00004; adjusted p=.0051). Conclusion Cognitive impairment is associated with reduced brain health and physical function, while IGT relates more specifically with reduced physical function.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».