Associations of peak width of skeletonized mean diffusivity with cardiovascular disease risk and cognitive decline in clinically normal older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cardiovascular disease (CVD) is associated with cognitive decline, both alone and synergistically with Aβ burden, and can have a stronger relationship with cognitive trajectories than many standard imaging biomarkers. However, the effects of CVD and Aβ on cognitive decline have not been examined alongside diffusion markers of small vessel disease (SVD). With data from the Harvard Aging Brain Study (HABS), we examined the influence of CVD risk and peak width of skeletonized mean diffusivity (PSMD; a DTI measure of SVD) on cognitive trajectories in clinically normal participants, while accounting for Aβ burden. Method 264 clinically normal participants from HABS (mean [SD]: age=73.2[7.1] years; follow‐up range=6.3[1.8] years) underwent at least four longitudinal assessments of the Preclinical Alzheimer’s Cognitive Composite (PACC96), as well as PiB‐PET imaging and DTI at baseline. PSMD was calculated from skeletonized mean diffusivity maps using FSL. CVD risk was quantified using the Framingham Heart Study‐CVD risk score. We used linear mixed‐effect models to examine the influence of baseline PSMD and CVD on longitudinal PACC, while controlling for, or interacting with, PiB DVR, correcting for baseline age, years of education, and biological sex. Result PSMD and CVD were significantly correlated (r=0.38, p<1.0x10‐9), though this weakened when correcting for age (r=0.15, p=0.01), while PSMD and PiB showed no association (r=0.09, p=0.13). Higher PSMD was associated with faster cognitive decline (t(1808)=‐2.40, p=0.02) and this effect remained (t(1806)=‐2.26, p=0.02) after correcting for PiB. The effect of PSMD was marginally significant (t(1804)=‐1.93, p=0.05) when correcting for both CVD (t(1804)=‐4.44, p<1.0x10‐5) and PiB (t(1804)=‐7.79, p<1.0x10‐13). No significant interactive effect of PSMD and PiB on cognitive decline was observed. Conclusion CVD risk and PSMD were significantly correlated, though this was largely driven by age, while PiB and PSMD were not. PSMD was significantly associated with faster cognitive decline. After adjusting for both CVD and PiB however, the effect of PSMD on cognitive decline was attenuated. It is possible that CVD risk may capture variance related to cognitive decline beyond that of PSMD. However, future research is needed to understand which domains of the CVD risk score are driving these findings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».