Neurovascular Alterations in Vascular Dementia: Emphasis on Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Vascular dementia (VaD) constitutes the second most prevalent cause of dementia in the world after Alzheimer’s disease (AD). VaD regroups heterogeneous neurological conditions in which the decline of cognitive functions, including executive functions, is associated with structural and functional alterations in the cerebral vasculature. Among these cerebrovascular disorders, major stroke, and cerebral small vessel disease (cSVD) constitute the major risk factors for VaD. These conditions alter neurovascular functions leading to blood-brain barrier (BBB) deregulation, neurovascular coupling dysfunction, and inflammation. Accumulation of neurovascular impairments over time underlies the cognitive function decline associated with VaD. Furthermore, several vascular risk factors, such as hypertension, obesity, and diabetes have been shown to exacerbate neurovascular impairments and thus increase VaD prevalence. Importantly, air pollution constitutes an underestimated risk factor that triggers vascular dysfunction via inflammation and oxidative stress. The review summarizes the current knowledge related to the pathological mechanisms linking neurovascular impairments associated with stroke, cSVD, and vascular risk factors with a particular emphasis on air pollution, to VaD etiology and progression. Furthermore, the review discusses the major challenges to fully elucidate the pathobiology of VaD, as well as research directions to outline new therapeutic interventions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».