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Enregistrement W3112418368 · doi:10.1002/alz.043984

Associations between white matter hyperintensities and cognitive dysfunction in Alzheimer’s, vascular and mixed dementias

2020· article· en· W3112418368 sur OpenAlexaffabout
Hyunwoo Lee, Vanessa Wiggermann, Alexander Rauscher, Mirza Faisal Beg, Karteek Popuri, Roger Tam, Kevin Lam, Teresa Liu‐Ambrose, Elizabeth Dao, Walid Ahmed Al Keridy, Claudia Jacova, Vesna Sossi, Jacqueline A. Pettersen, Oscar Benavente, Ging‐Yuek Robin Hsiung

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaSimon Fraser UniversityVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperintensityDementiaMontreal Cognitive AssessmentCardiologyPsychologyVascular dementiaCognitive declineWhite matterInternal medicineCognitionAtrophyAudiologyMedicineMagnetic resonance imagingNeuroscienceDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Increased burden of white‐matter hyperintensities (WMHs) on MRI is common among different types of dementia. WMHs can be caused by various underlying etiologies and are non‐specific markers of tissue abnormality. Therefore, global measures such as WMH burdens may not distinguish between degrees of cognitive impairment. We explored the associations between lobar‐specific WMH volumes and cognitive dysfunction across different dementia subtypes. Method N=57 participants (7 Alzheimer’s disease [AD]/5 subcortical vascular dementia [SVaD]/7 mixed dementia [MixD]/38 vascular cognitive impairment [VCI]; Sex:34M/23F; Age:73±8yrs; pooled from three independent studies) were scanned on 3T MRI. WMHs were segmented on 3D‐FLAIR (MixD/AD/SVaD) or dual‐echo PD/T2‐weighted (VCI) images. T1‐weighted images were processed with Freesurfer 6.0. Left and right frontal, temporal, occipital and parietal lobes plus basal ganglia volumes were constructed using the Freesurfer segmentation outputs. We calculated the proportion of WMH burden within each lobe, i.e. the ratio of lobar WMH volume over the lobar volume. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used as a measure of cognitive function. We used a general linear model to determine the association between the WMH/lobar volume ratios and the MoCA scores. Covariates included age, sex, and presence of AD‐related (yes for MixD/AD, no for rest) and vascular‐related conditions (yes for SVaD/VCI/MixD, no for AD). Additionally, we assessed the relationship between the MoCA scores and the ratio of total WMH burden over the whole‐brain parenchymal volume. Result The model yielded a significant association between the MoCA scores and WMH/lobar ratios within the left (p=0.031) and the right (p=0.035) frontal lobes, with higher ratios predicting lower MoCA scores. The effect was not significant within the temporal, occipital, parietal lobes and the basal ganglia. The effect was insignificant at the whole‐brain level (p=0.08). Conclusion We found a significant association between the frontal lobe WMH burden and the MoCA scores, especially sensitive to frontal executive functions. This suggests that region‐specific assessments of WMHs may provide improved imaging‐cognitive correlations over the global WMH burden. Future studies with more consistent imaging protocols and broader cognitive/clinical assessments are warranted to further characterize the relationship between WMHs and cognitive impairment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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