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Enregistrement W3208398182 · doi:10.3389/fnagi.2021.716638

Arterial Stiffening Moderates the Relationship Between Type-2 Diabetes Mellitus and White Matter Hyperintensity Burden in Older Adults With Mild Cognitive Impairment

2021· article· en· W3208398182 sur OpenAlexfundno aff
Madeleine L. Werhane, Kelsey R. Thomas, Katherine J. Bangen, Alexandra J. Weigand, Emily C. Edmonds, Daniel A. Nation, Erin E. Sundermann, Mark W. Bondi, Lisa Delano‐Wood

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingWake Forest School of MedicineU.S. Department of Veterans AffairsYale UniversityUniversity of California, San DiegoNYU Langone Medical CenterJewish General HospitalNorthwestern UniversityUniversity of RochesterYork UniversityUniversity of Texas Southwestern Medical CenterVanderbilt University Medical CenterUniversity of South FloridaMedical School, University of MichiganUniversity of PittsburghUniversity of California, Los AngelesJohns Hopkins UniversityHouston Methodist Research InstituteAlzheimer's AssociationVanderbilt UniversityUniversity of PennsylvaniaNational Institutes of HealthOhio State UniversityRush University
Mots-clésHyperintensityInternal medicineCardiologyArterial stiffnessMedicineDiabetes mellitusHemodynamicsBlood pressureContext (archaeology)Type 2 Diabetes MellitusPulse pressureCognitive declineMagnetic resonance imagingDiseaseDementiaEndocrinologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Cerebrovascular dysfunction has been proposed as a possible mechanism underlying cognitive impairment in the context of type 2 diabetes mellitus (DM). Although magnetic resonance imaging (MRI) evidence of cerebrovascular disease, such as white matter hyperintensities (WMH), is often observed in DM, the vascular dynamics underlying this pathology remain unclear. Thus, we assessed the independent and combined effects of DM status and different vascular hemodynamic measures (i.e., systolic, diastolic, and mean arterial blood pressure and pulse pressure index [PPi]) on WMH burden in cognitively unimpaired (CU) older adults and those with mild cognitive impairment (MCI). Methods:559 older adults (mean age: 72.4 years) from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative were categorized into those with diabetes (DM+; CU = 43, MCI = 34) or without diabetes (DM-; CU = 279; MCI = 203). Participants underwent BP assessment, from which all vascular hemodynamic measures were derived. T2-FLAIR MRI was used to quantify WMH burden. Hierarchical linear regression, adjusting for age, sex, BMI, intracranial volume, CSF amyloid, and APOE ε4 status, examined the independent and interactive effects of DM status and each vascular hemodynamic measure on total WMH burden. Results:The presence of DM (p= 0.046), but not PPi values (p= 0.299), was independently associated with greater WMH burden overall after adjusting for covariates. Analyses stratified by cognitive status revealed a significant DM status x PPi interaction within the MCI group (p= 0.001) such that higher PPi values predicted greater WMH burden in the DM + but not DM- group. No significant interactions were observed in the CU group (allps > 0.05). Discussion:Results indicate that higher PPi values are positively associated with WMH burden in diabetic older adults with MCI, but not their non-diabetic or CU counterparts. Our findings suggest that arterial stiffening and reduced vascular compliance may have a role in development of cerebrovascular pathology within the context of DM in individuals at risk for future cognitive decline. Given the specificity of these findings to MCI, future exploration of the sensitivity of earlier brain markers of vascular insufficiency (i.e., prior to macrostructural white matter changes) to the effects of DM and arterial stiffness/reduced vascular compliance in CU individuals is warranted.

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)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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