White matter hyperintensities and mild behavioral impairment: Findings from the MEMENTO cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: White matter hyperintensities (WMH) contribute to cognitive decline and increase risk for dementia. Mild behavioral impairment (MBI) is a neurobehavioral syndrome characterized by the emergence and persistence of neuropsychiatric symptoms (NPS) in later life as an at-risk state for incident cognitive decline and dementia. Both WMH and MBI are common in patients with mild cognitive impairment (MCI), but few studies have established the link between these two risk markers in this population. Methods: Participants were memory clinic patients with MCI from the French MEMENTO study. WMH volume was quantified using brain magnetic resonance imaging. Participants were categorized into MBI+ and MBI- status based on NPS persistence, and the association between MBI status and domains with WMH volume was assessed with linear regression. Results: = 0.01 (95% CI 2.0% to 16.7%)]. In this model, MMSE score was not associated with WMH volume. None of the MBI domains individually predicted greater WMH volume, although emotional dysregulation, impulse dyscontrol, and apathy trended towards significance. Conclusions: In a memory clinic sample of older adults with MCI, MBI was associated with higher WMH volume. Global MBI status outperformed MMSE and individual MBI domains, supporting the utility of MBI, a multi-NPS-domain composite assessment, for predicting WMH volume.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».