A Pilot Study for Investigating Differences between Alzheimer’s Patients with and without Significant Vascular Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Distinguishing Alzheimer’s disease (AD) from mixed Alzheimer’s and vascular dementia (VD) is a challenging task. In this study, we explored the differences between AD patients and a group with a mixed pathology of AD with cerebrovascular disease (CVD) by analyzing the volumes of several brain regions vulnerable to AD and evidenced by white matter hyper-intensities (WMHs). Moreover, we investigated the correlation between brain volumes and the Alzheimer’s Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale (ADAS-Cog) scores of the AD and AD-CVD groups. We collected T1-weighted Magneti-zation Prepared Acquisition with Gradient Echo (MPRAGE) MRI scans from 9 AD participants and 8 AD-CVD participants. Then, we performed the region of interest (ROI) analysis over the MRI data to measure the gray matter (GM) volume of the hippocampus, frontal gyrus, and precuneus as well as the cerebrospinal fluid (CSF) volume of ventricles. Also, we calculated the volume of white matter hyper-intensities (WMHs) of the whole brain and of the frontal-temporal (FT) area. The results did not show any correlation between the baseline ADAS-Cog scores of AD participants and their volumes of above-affected areas and WMHs, while in the AD-CVD group, the CSF volume in ventricles showed a high correlation with ADAS-Cog scores (Spearman’s ρ = 0.714). We did not observe any statistically significant difference in these volumes between AD patients and AD-CVD group.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».