MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3112886534 · doi:10.1002/alz.043934

Lobar distribution of white matter abnormalities in Alzheimer’s, vascular and mixed dementias

2020· article· en· W3112886534 sur OpenAlexaff
Hyunwoo Lee, Vanessa Wiggermann, Alexander Rauscher, Mirza Faisal Beg, Karteek Popuri, Roger Tam, Kevin Lam, Claudia Jacova, Vesna Sossi, Jacqueline A. Pettersen, Oscar Benavente, Ging‐Yuek Robin Hsiung

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaSimon Fraser UniversityVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluid-attenuated inversion recoveryHyperintensityDementiaCardiologyVascular dementiaMedicineWhite matterCognitive declineAlzheimer's diseaseInternal medicineMagnetic resonance imagingPsychologyNeuroscienceNuclear medicineDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Vascular dementia (VaD) is often difficult to distinguish from Alzheimer’s disease (AD).[O’Brien_2015] Areas of cognitive/clinical decline due to cerebrovascular diseases depend on the frequency and location of the lesions, and may overlap with those found in AD.[Suri_2014] Moreover, AD and cerebrovascular diseases frequently occur simultaneously, leading to heterogeneous ‘mixed dementia (MixD)’.[Wang_2012][Langa_2004] It is unclear whether the presence of both neurodegenerative and cerebrovascular pathologies further aggravates dementia‐related imaging abnormalities. We investigated whether the lobar distribution of white matter hyperintensities (WMHs) on MRI differed among AD, VaD and MixD. Method N=17 participants (cross‐sectional; subtypes:7 MixD/5 Subcortical VaD/5 AD; Sex: 11M/6F; Age: 75±8yrs) were scanned on a 3T Philips Achieva. T1‐weighted MP‐RAGE images were processed with Freesurfer 6.0. Areas of WMHs were segmented on Fluid Attenuated Inversion Recovery (3D‐FLAIR) images using a combination of intensity thresholding and manual correction. Left and right frontal, temporal, occipital and parietal lobes plus basal ganglia volumes were constructed using the Freesurfer segmentation outputs. Individual WMH masks were transformed to their respective T1‐weighted spaces, and the ratios of WMH volumes to different lobar volumes were calculated. Result Average WMH volumes were (mean±SD) AD: 5191±4693mm3, MixD: 34680±17059mm3 (sig. greater than AD), SVaD: 20896±14920mm3 (n.s. from MixD or AD). We used a linear model to predict the ratios of WMH to lobar volumes from the diagnosis subtypes, adjusting for age and sex. A significant diagnosis‐subtype effect was found in both the left and right frontal lobes. (p=0.012 and 0.045, respectively). In the left frontal lobe, the proportion of WMHs was significantly greater in the MixD subgroup compared to the AD (p=0.0045) or the VaD (p=0.026) subtypes. In the right frontal lobe, the proportion was greater in the MixD subtype compared to the AD (p=0.018) but not compared to VaD (p=0.074) subtype. AD vs. VaD were not significantly different in either sides (p=0.5). Conclusion The MixD subtype of our pilot study cohort was characterized by a significantly greater presence of WMHs in the frontal lobar areas. Future studies are warranted to investigate the characteristics of underlying tissue abnormalities that could be specific to the diagnosis subtypes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,207 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetNeurological Disease Mechanisms and Treatments→Travaux en français237 207→