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Enregistrement W4206696241 · doi:10.1002/alz.056326

Amyloid‐independent vascular contributions to cortical atrophy and cognition in a multi‐center mixed cohort with low to severe small vessel disease

2021· article· en· W4206696241 sur OpenAlexaff
Julie Ottoy, Miracle Ozzoude, Katherine Zukotynski, Sabrina Adamo, Christopher J.M. Scott, Vincent Gaudet, Joel Ramirez, Walter Swardfager, Benjamin Lam, Aparna Bhan, Alex Kiss, Stephen C. Strother, Christian Bocti, Michael Borrie, Howard Chertkow, Richard Frayne, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Robert Laforce, Michael D. Noseworthy, Frank S. Prato, Demetrios J. Sahlas, Eric E. Smith, Vesna Sossi, Alexander Thiel, Jean‐Paul Soucy, Jean‐Claude Tardif, Maged Goubran, Sandra E. Black

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Heart InstituteUniversity of British ColumbiaHotchkiss Brain InstituteUniversité LavalUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeWestern UniversityHôpital de l'Enfant-JésusSunnybrook Health Science CentreJewish General HospitalBaycrest HospitalLawson Health Research InstituteMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of WaterlooMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaAtrophyCohortCardiologyMedicineInternal medicinePsychologyAmyloid (mycology)Stroke (engine)PathologyHyperintensityCognitive declinePathologicalDiseaseMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Small vessel disease (SVD) often co‐exists with Alzheimer’s disease (AD) pathology (up to 60%) and may facilitate AD progression. However, SVD is currently not integrated as a pathological factor within the ATN research criteria. Up to now, the majority of studies that investigated effects of SVD on brain atrophy and cognition were limited to either AD cohorts with low SVD burden (e.g., ADNI) or cognitively normal elderly with high SVD burden. Thus, there is a need to investigate the effects of SVD in a cohort spanning low to severe SVD and amyloid‐beta pathology. Method Our study included 118 subjects in total. Fifty‐nine subjects were recruited in a multi‐site study (MITNEC) from dementia and SVD‐stroke clinics (64% amyloid‐beta+) who had severe SVD burden as quantified by white matter hyperintensity volumes [WMH; median(IQR): 30.2(22.2)cm3] and Fazekas score 2.5‐3. In addition, we included 59 cognitively normal/early‐MCI subjects from ADNI (44% amyloid‐beta+) with low‐to‐moderate WMH [median(IQR): 5.8(9.1)cm3]. We performed vertex‐wise regressions, investigating associations of cortical thickness with amyloid‐beta (18F‐florbetapir‐SUVRpons) or vascular burden (WMH), corrected for WMH or amyloid‐beta, respectively, and age, sex, education. Further, mediation analyses investigated whether the effects of amyloid‐beta or vascular burden on cognition (MMSE, MoCA, Trails‐B, semantic fluency, ANART, and Boston‐naming) were mediated by cortical thickness. Result We observed a significant effect of vascular burden on cortical thickness independent of amyloid‐beta. This effect was stronger than the vascular‐independent effect of amyloid‐beta on thickness (Fig. 1). Furthermore, we observed additive effects of vascular burden and amyloid‐beta on cognition (semantic fluency: ß=‐0.29 [p=0.002] and ß=‐0.27 [p=0.001], respectively; Trails‐B: ß=+0.18 [p=0.03] and ß=+0.22 [p=0.02], respectively). Here, the effects on semantic fluency were significantly mediated by cortical thickness (vascular→thickness→semantic: 35% mediation, 95%CI[‐0.19,‐0.02]; amyloid‐beta→thickness→semantic: 19% mediation, 95%CI[‐0.11,‐0.003]) (Fig. 1). Conclusion In our study of mixed AD/SVD and control subjects, the effect of SVD burden (WMH) exceeded the effect of amyloid‐beta on neurodegeneration alone. Furthermore, vascular burden contributed to semantic loss both directly and through its impact on neurodegeneration. As such, the presence of cerebrovascular comorbidities supports the idea of combinational therapeutic approaches where SVD factors may be targeted alongside amyloid‐beta to halt neurodegeneration and cognitive decline.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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