White matter hyperintensities and longitudinal cognitive decline in cognitively normal populations and across diagnostic categories: A meta‐analysis, systematic review, and recommendations for future study harmonization
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The primary aim of this paper is to improve the clinical interpretation of white matter hyperintensities (WMHs) and provide an overarching summary of methodological approaches, allowing researchers to design future studies targeting current knowledge gaps. METHODS: A meta-analysis and systematic review was performed investigating associations between baseline WMHs and longitudinal cognitive outcomes in cognitively normal populations, and populations with mild cognitive impairment (MCI), Alzheimer's disease (AD), and stroke. RESULTS: Baseline WMHs increase the risk of cognitive impairment and dementia across diagnostic categories and most consistently in MCI and post-stroke populations. Apolipoprotein E (APOE) genotype and domain-specific cognitive changes relating to strategic anatomical locations, such as frontal WMH and executive decline, represent important considerations. Meta-analysis reliability was assessed using multiple methods of estimation, and results suggest that heterogeneity in study design and reporting remains a significant barrier. DISCUSSION: Recommendations and future directions for study of WMHs are provided to improve cross-study comparison and translation of research into consistent clinical interpretation.
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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 | 0,080 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».