MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4205861790 · doi:10.1002/alz.049730

The combined influence of beta‐amyloid and vascular risk on prospective brain atrophy in clinically normal individuals

2021· article· en· W4205861790 sur OpenAlexaff
Jennifer S. Rabin, Jeremy J. Pruzin, Aaron P. Schultz, Matthew R. Scott, Olivia Hampton, Stephanie Hsieh, Hyun‐Sik Yang, Wai‐Ying Wendy Yau, Trey Hedden, Dorene M. Rentz, Keith A. Johnson, Reisa A. Sperling, Jasmeer P. Chhatwal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrophyFractional anisotropyMedicineCardiologyWhite matterPittsburgh compound BInternal medicineHyperintensityCerebral amyloid angiopathyPathologyPsychologyDementiaMagnetic resonance imagingDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Amyloid‐beta (Aβ) and vascular risk factors are commonly observed together among cognitively unimpaired adults. Here, we examined the interactive associations of Aβ burden and systemic vascular risk with respect to longitudinal patterns of neurodegeneration. Secondarily, we assessed whether systemic vascular risk associations with brain atrophy were modified after adjusting for imaging based markers of white matter integrity (white matter hyperintensities (WMH) and diffusion‐derived fractional anisotropy). Methods Participants were 197 adults (age=73.5±6.1 years) from the Harvard Aging Brain Study with at least two MRI scans over a median of 4.5 years. Baseline Aβ burden was measured with Pittsburgh Compound‐B PET. Vascular risk was quantified with the Framingham Heart Study general cardiovascular disease risk score. Altered white matter microstructure was measured via diffusion‐derived fractional anisotropy and WMH burden was quantified using FLAIR images. Brain atrophy was assessed longitudinally with serial structural MRI. Aβ burden and vascular risk were examined as interactive and independent predictors of brain atrophy in separate linear mixed models, adjusting for age, sex, education, APOE ε4 status, and intracranial volume (where appropriate). Result We found a significant interaction between elevated Aβ burden and higher vascular risk in relation to faster atrophy within frontal (t=‐2.95, p=0.003) and anterior temporal lobes (t =‐2.32, p=0.021), thalamus (t=‐2.61, p=0.010) and striatum (t =‐2.17, p=0.031). Higher Aβ burden, but not vascular risk, was associated with faster atrophy in the parietal lobes (Aβ: t=‐4.14, p<0.001; vascular risk: t=‐1.54, p=0.124), occipital lobes (Aβ: t=‐2.95, p=0.003; vascular risk: t=‐0.63, p=0.526), and hippocampus (Aβ: t=‐2.72, p=0.007; vascular risk: t=0.207, p=0.836). These effects remained very similar after adjusting for WMH and fractional anisotropy measures. Conclusion Elevated vascular risk was associated with accelerated Aβ‐related atrophy in frontal and anterior temporal regions. However, higher Aβ burden alone was correlated with greater atrophy in regions often associated with a canonical AD pattern of neurodegeneration, including the hippocampus and parietal regions. These findings highlight interactions between vascular and Aβ‐related pathways with respect to brain atrophy, and the potential benefit of managing vascular risk factors as a possible intervention to slow regional neurodegeneration in preclinical Alzheimer’s disease.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications→Travaux en français237 207→