The analysis of association between imaging biomarkers of cerebral small vessel disease and cognitive impairment: a Shanghai elderly community⁃based cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the associations between imaging markers of cerebral small vessel disease (CSVD) and global cognition and cognitive domains in the community elderly people. Methods From August 2016 to October 2019, 933 healthy community elderly subjects were enrolled from three districts in Shanghai. We used MRI to assess imaging markers of CSVD, including lacunar infarct (LACI), white matter hyperintensity (WMH), cerebral microbleeds (CMBs), enlarged perivascular space (EPVS) and total CSVD score. These subjects underwent Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to assess global cognition, Auditory Verbal Learning Test (AVLT) to assess memory function, Trial Making Test (TMT) to assess executive function, Stick Test (ST) to assess visuospatial function, adapted Common Objects Sorting Test (COST) to assess language function. We performed Spearman rank correlation and partial correlation analyses to investigate the association between imaging markers and cognition, and multiple linear regression analysis to validate the relationships. Results A total of 863 subjects underwent head MRI and cognitive assessment. In Spearman rank correlation analysis, LACI (rs=⁃0.076, P=0.025) and periventricular WMH (rs=⁃0.070, P=0.044) was correlated with MoCA. LACI (rs=⁃0.086, P=0.022), basal ganglia EPVS (rs=⁃0.078, P=0.038) and total CSVD score (rs=⁃0.090, P=0.023) were correlated with AVLT. LACI was correlated with TMT (rs=0.099, P=0.004). Periventricular WMH (rs=⁃0.113, P=0.029) and strictly lobar CMB (rs=⁃0.107, P=0.041) were correlated with ST. Centrum semiovale EPVS was correlated with COST (rs=⁃0.150, P=0.004). In partial correlation analysis, LACI was associated with TMT (r=0.072, P=0.038). Deep WMH was associated with ST (r=0.105, P=0.047). Periventricular WMH (r=⁃0.111, P=0.001), CMBs (r=⁃0.088, P=0.015) and total CSVD score (r=⁃0.087, P=0.015) were associated with MoCA. In multiple linear regression analysis, after adjusting sex, age, education, hypertension, diabetes mellitus, hyperlipidemia and smoking history factors, periventricular WMH (βstandardized=⁃0.088, PFDR=0.020) and CMBs at any position (βstandardized=⁃0.078, PFDR=0.040) were independently correlated with MoCA. Conclusions In the elderly community population in China, CSVD may already have an impact on cognition. Periventricular WMH and CMBs are early imaging markers for CSVD⁃related global cognitive impairment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».