Hemispheric Cortical, Cerebellar and Caudate Atrophy Associated to Cognitive Impairment in Metropolitan Mexico City Young Adults Exposed to Fine Particulate Matter Air Pollution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Exposures to fine particulate matter PM2.5 are associated with Alzheimer’s, Parkinson’s (AD, PD) and TDP-43 pathology in young Metropolitan Mexico City (MMC) residents. High-resolution structural T1-weighted brain MRI and/or Montreal Cognitive Assessment (MoCA) data were examined in 302 volunteers age 32.7 ± 6.0 years old. We used multivariate linear regressions to examine cortical surface area and thickness, subcortical and cerebellar volumes and MoCA in ≤30 vs. ≥31 years old. MMC residents were exposed to PM2.5 ~ 30.9 µg/m3. Robust hemispheric differences in frontal and temporal lobes, caudate and cerebellar gray and white matter and strong associations between MoCA total and index scores and caudate bilateral volumes, frontotemporal and cerebellar volumetric changes were documented. MoCA LIS scores are affected early and low pollution controls ≥ 31 years old have higher MoCA vs. MMC counterparts (p ≤ 0.0001). Residency in MMC is associated with cognitive impairment and overlapping targeted patterns of brain atrophy described for AD, PD and Fronto-Temporal Dementia (FTD). MMC children and young adult longitudinal studies are urgently needed to define brain development impact, cognitive impairment and brain atrophy related to air pollution. Identification of early AD, PD and FTD biomarkers and reductions on PM2.5 emissions, including poorly regulated heavy-duty diesel vehicles, should be prioritized to protect 21.8 million highly exposed MMC urbanites.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle