White matter hyperintensity load varies depending on subjective cognitive decline criteria
Notice bibliographique
Résumé
Background Increased age and cognitive impairment is associated with an increase in cerebrovascular pathology often measured as white matter hyperintensities (WMHs) on MRI. Whether WMH burden differs between cognitively unimpaired older adults with subjective cognitive decline (SCD+) and without subjective cognitive decline (SCD–) remains conflicting, and could be related to the methods used to identify SCD. Our goal was to examine if four common SCD classification methods are associated with different WMH accumulation patterns between SCD+ and SCD-. Methods A total of 535 cognitively unimpaired older adults with 1353 time points from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative were included in this study. SCD was operationalized using four different methods: Cognitive Change Index (CCI), Everyday Cognition Scale (ECog), ECog+Worry, and Worry. Linear mixed-effects models were used to investigate the associations between SCD and overall and regional WMH burden. Results Overall temporal WMH burden differences were only observed with the Worry questionnaire. Higher WMH burden change over time was observed in SCD+ compared to SCD– in the temporal and parietal regions using the CCI (temporal, p =.01; parietal p =.03) and ECog (temporal, p =.03; parietal p =.01). For both the ECog+Worry and Worry questionnaire, change in WMH burden over time was increased in SCD+ compared to SCD- for overall, frontal, temporal, and parietal WMH burden ( p <.05). Conclusion These results show that WMH burden differs between SCD+ and SCD– depending on the questionnaire and the approach (regional/global) used to measure WMHs. The various methods used to define SCD may reflect different types of underlying pathologies.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».