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Enregistrement W4220843318 · doi:10.1002/alz.12642

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

2022· review· en· W4220843318 sur OpenAlexaff
Austyn D. Roseborough, Lorenzo Saad, Maren Goodman, Lauren E. Cipriano, Vladimir Hachinski, Shawn N. Whitehead

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperintensityDementiaCognitionMeta-analysisCognitive declinePsychologyLeukoaraiosisClinical psychologyDiseaseGerontologyMedicinePsychiatryPathologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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