Prevalence and Consequences of Cerebral Small Vessel Diseases: A Cross-Sectional Study Based on Community People Plotted Against 5-Year Age Strata
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To study the variation tendency of cerebral small vessel disease (CSVD) imaging markers and total burden with aging and to research the relationship between aging, CSVD markers and cognitive function. Methods: Participants in local urban communities were recruited for neuropsychological and magnetic resonance imaging assessments. Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-mental State Examination (MMSE), Number Connection Test A (NCT-A) and Digital Symbol Test (DST) were adopted as neuropsychological scale. Age was stratified at 5-year intervals, and the variation tendency of imaging markers and variables of neuropsychological scales in different age groups was studied. We further studied the relationship between aging, image markers and neuropsychological scales by multi-linear regression. Results: Finally, a total of 401 stroke-free participants (age, 54.83± 7.74y; 45.9% were male) were included in the present analysis. With the increase of age, the incidence of imaging markers of CSVD were increased with aging except cerebral microbleeds. The performance results of NCT-A and DST were significant difference in 6 age groups ( P < 0.001). In addition, linear decline of the neuropsychological function reflected by NCT-A and DST variables was observed. Linear regression found that age was an independent factor affecting the neuropsychological function reflected by NCT-A and DST variables, and the standard correction coefficients among different age groups increased gradually with age. In addition, brain atrophy is an independent factor affecting neuropsychological variables (odds ratio: − 2.929, 95% CI: [− 5.094 to − 0.765]). There was no correlation between the number of neuroimaging markers and neuropsychological variables after full adjustment. Conclusion: There are many CVSD markers even in younger people, the incidence rate and CVSD marker numbers increase with age. Aging and CSVD may eventually affect cognitive function through brain atrophy. Keywords: cerebral small vessel disease, aging, imaging marker, neuropsychological scales, community-based study
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».