Prevalence and Predictors of Vascular Cognitive Impairment in Patients With CADASIL
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives Cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy (CADASIL) is the most common monogenic form of stroke and early-onset dementia. We determined the prevalence of vascular cognitive impairment (VCI) in a group of patients with CADASIL and investigated which factors were associated with VCI risk, including clinical, genetic, and MRI parameters. Methods Cognition was assessed in patients with genetically confirmed CADASIL (n = 176) and healthy controls (n = 265) (mean [SD] age 50.95 [11.35] vs 52.37 [7.93] years) using the Brief Memory and Executive Test (BMET) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). VCI was defined according to previously validated cutoffs. We determined the prevalence of VCI and its associations with clinical risk factors, mutation location (epidermal growth factor–like repeats [EGFr] 1–6 vs EGFr 7–34), and MRI markers of small vessel disease. Results VCI was more common in patients with CADASIL than in controls; 39.8 vs 10.2% on the BMET and 47.7% vs 19.6% on the MOCA. Patients with CADASIL had worse performance across all cognitive domains. A history of stroke was associated with VCI on the BMET (OR 2.12, 95% CI [1.05, 4.27] p = 0.04) and MoCA (OR 2.55 [1.21, 5.41] p = 0.01), after controlling for age and sex. There was no association of VCI with mutation site. Lacune count was the only MRI parameter independently associated with VCI on the BMET (OR: 1.63, 95% CI [1.10, 2.41], p = 0.014), after controlling for other MRI parameters. These associations persisted after controlling for education in the sensitivity analyses. Discussion VCI is present in almost half of the patients with CADASIL with a mean age of 50 years. Stroke and lacune count on MRI were both independent predictors of VCI on the BMET.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».