Grading and Interpretation of Cerebral White Matter Hyperintensities Using Statistical Anatomic Maps Adjusted for Age and Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: White matter hyperintensities (WMHs) are frequently observed on magnetic resonance images (MRIs) of elderly people, with the prevalence and severity substantially varying among individuals. Clinically however, there have been no rigorous graphical and statistical reference data available for personalized assessment of the relative severity of WMH burden. Methods: In this prospective study of 2,699 first-ever ischemic stroke patients enrolled consecutively from 11 stroke centers in Korea, we generated a clinically useful WMH-grading system based on a large reference data library of age/hypertension-stratified topographic frequency-volume maps, and deciphered WMH variability by investigating the impact of major (age/hypertension) and other minor risk factors on WMH volumes. To this end, we quantitatively registered WMHs on fluid-attenuated inversion-recovery MRIs onto the Montreal Neurologic Institute (MNI) template using a custom-built software package. Results: WMH volumes ranged from 0 to 9·37% (median = 0·61%) of whole brain volume. WMH volume on each percentile map gradually increased with increasing age. For all patients (median age = 69), multivariable analysis showed that age, hypertension, atrial fibrillation, and left ventricular hypertrophy (LVH) were independently associated with increasing WMH. For younger (≤ 69) hypertensives (n = 819), age and LVH were positively associated with WMH volume. For older (≥ 70) hypertensives (n = 944), age and cholesterol had positive relationships with WMH, whereas diabetes, hyperlipidemia, and atrial fibrillation had negative relationships with WMH. For younger non-hypertensives (n = 578), age and diabetes were positively related to WMH. For older non-hypertensives (n = 328), only age was positively associated with WMH. Conclusion: We generated a new visual WMH-grading system, correlated to vascular risk factors and adjusted for age/hypertension. The reference dataset enables to estimate age/hypertension-adjusted percentile ranks of WMH volume in individual patients, allowing a tailored patient-specific interpretation in clinical practice.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».