Histopathological assessment and staging of large and small vessel disease associated with normal brain aging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Vascular cognitive impairment is the manifestation of diffuse underlying cerebrovascular disease (CVD) that can be assessed at postmortem examination. However, CVD is nonspecific and therefore common in cognitively intact individuals, as prevalence increases with age. There is also an important overlap between CVD and other neurodegenerative conditions, especially Alzheimer’s disease, with more than 40% of cases being mixed aetiologies. We aimed to validate a histological scale able to assess the natural progression of small and large vessel lesions associated with normal brain aging, and further understand their potential contribution to cognitive impairment. Method Brain specimens from 63 cognitively intact participants aged 19 to 84 were examined and rated by two blinded and independent observers using a modified version of the Vascular Cognitive Impairment Neuropathology Guidelines (VCING; Skrobot et al. 2016). The scale focuses on nine anatomical regions and ten histological changes, including vascular wall lesions and secondary tissue damages. Weighted Kappa coefficients were calculated to estimate interrater reliability, and Spearman’s rank correlation test was used to calculate regional gradients of vascular load associated with age. Result Preliminary analyses suggest an inter‐observer agreement ranging from 0.39 to 1.00. Atherosclerosis, arteriolosclerosis, cerebral amyloid angiopathy and perivascular hemosiderin deposits were significantly correlated with age (ρ = 0.76, 0.74, 0.44 and 0.39, respectively; p < 0.005). There was also a trend in the severity of perivascular retraction and myelin loss associated with age (ρ = 0.26 and 0.31, p = 0.04 and 0.01). In arteriolosclerosis, the strongest regional gradients were observed in deeper brain structures (i.e., basal ganglia and thalamus). Conclusion These results suggest an existing cerebrovascular pathology that accumulates with normal aging, the burden of which can be reproducibly estimated with a modified version of the VCING scale. Our results can be used as normative benchmarks to assess the severity of occurrence. While large vessel pathology is a well‐known risk factor for vascular dementia, the contribution of small vessel disease to cognitive impairment has yet to be established. The use of a dedicated standardized histological staging scale is crucially needed to better understand its clinical implications and identify thresholds of pathological states associated with cognitive decline.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».