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Enregistrement W4225109812 · doi:10.1002/alz.12666

Longitudinal changes in cerebral blood flow and their relation with cognitive decline in patients with dementia: Current knowledge and future directions

2022· review· en· W4225109812 sur OpenAlexaff
Ralf W. J. Weijs, Daria A. Shkredova, Dick H. J. Thijssen, Jurgen A.H.R. Claassen

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitive declineCerebral blood flowCognitionDiseasePsychologyLongitudinal studyBiomarkerEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineMeta-analysisClinical psychologyGerontologyPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceCardiologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pathophysiology underlying cognitive decline is multifactorial, with increasing literature suggesting a role for cerebrovascular health. Cerebral blood flow (CBF) is an important element of cerebrovascular health, which raises questions regarding the relation between CBF and cognitive decline. Cross-sectional studies demonstrate lower CBF in patients with cognitive decline compared to healthy age-matched peers. Remarkably, longitudinal studies do not support a link between CBF reductions and cognitive decline. These studies, however, are often limited by small sample sizes and may therefore be underpowered to detect small effect sizes. Therefore, through a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies, we examined whether longitudinal changes in global CBF are related to cognitive decline in subjects with Alzheimer's disease, and qualitatively described findings on regional CBF. Considering the growing impact of dementia and the lack of treatment options, it is important to understand the role of CBF as a prognostic biomarker and/or treatment target in dementia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations58
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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