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Enregistrement W3148446709 · doi:10.1101/2021.03.26.21254351

In Vivo Cortical Microstructure: A Proxy for Tauopathy and Cognitive impairment in the Elderly with and without MCI/Dementia

2021· preprint· en· W3148446709 sur OpenAlexafffund
John A. E. Anderson, Christin Schifani, Arash Nazeri, Aristotle N. Voineskos

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthJapan Atomic Energy AgencyNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health FoundationBioClinicaU.S. Department of DefenseCanon Medical Systems USAAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeUniversity of TorontoBristol-Myers SquibbNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionBiogenNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationBrain and Behavior Research Foundation
Mots-clésDementiaPsychologyTauopathyFractional anisotropyDiffusion MRICognitive impairmentNeuroscienceCognitive declinePositron emission tomographyAudiologyCorrelationProxy (statistics)CognitionInternal medicineNuclear medicineMedicineDiseaseMagnetic resonance imagingRadiologyStatisticsNeurodegeneration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aggregation of hyperphosphorylated tau protein is currently one of the most reliable indicators of Alzheimer’s pathology and cognitive impairment in older adults. However, it would be useful to have a non-invasive, accessible proxy measure that does not rely on Positron Emission Tomography (PET). We used data from multi-shell diffusion-weighted imaging (DWI) to assess indices from the Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging (NODDI) model to determine possible proxies for tau and relationship with cognitive impairment. After controlling for age, sex, and the time difference between the scan acquisitions (DWI vs. PET), we used multiple factor analysis (MFA) to assess the fit between NODDI indices (orientation dispersion [ODI], neurite density [NDI], and free-water [fISO]), cortical thickness, and tau binding (via PET). We used data from 80 participants from the ADNI-3 sample who had a multi-shell DWI and an [ 18 F]AV-1451 (tau) PET scan. Of these 80, 49 individuals were considered cognitively normal older adults (age ~74 years), 26 individuals had a diagnosis of mild cognitive impairment (age ~75 years), and five individuals had Alzheimer’s dementia (age ~78 years). fISO and tau shared a large amount of spatial overlap, and both strongly correlated with the first MFA dimension. Macrostructural features (such as cortical thickness and subcortical volume) introduced in a follow-up analysis were less related to this first MFA dimension than fISO and eight percent less than tau. Subsequent mediation analyses demonstrated that fISO mediated the relationship between cortical thickness and tau, explaining all of the variance. Microstructural features derived from advanced DWI acquisitions such as fISO may be useful proxies for tau. Cortical fISO, rather than cortical thickness, may represent the impact of tau on the brain (and, by extension, cognition).

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)0,002
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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