MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4282975303 · doi:10.1016/j.neurobiolaging.2022.06.002

Increased regional white matter hyperintensity volume in objectively-defined subtle cognitive decline and mild cognitive impairment

2022· article· en· W4282975303 sur OpenAlexfundno aff
Amanda T. Calcetas, Kelsey R. Thomas, Emily C. Edmonds, Sophia Holmqvist, Lauren Edwards, Maria Bordyug, Lisa Delano‐Wood, Adam M. Brickman, Mark W. Bondi, Katherine J. Bangen, for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésHyperintensityCognitive impairmentCognitionCognitive declineWhite matterMedicinePsychologyAudiologyNeuroscienceInternal medicineDementiaMagnetic resonance imagingRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White matter hyperintensities (WMH), a marker of small vessel cerebrovascular disease, increase risk of developing mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD). Less is known about the extent and pattern of WMH in pre-MCI stages, such as among those with objectively-defined subtle cognitive decline (Obj-SCD). Five hundred and fifty-nine Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative participants (170 cognitively unimpaired [CU]; 83 Obj-SCD; 306 MCI) free of clinical dementia or stroke completed neuropsychological testing and MRI exams. ANCOVA models compared cognitive groups on regional WMH adjusting for age, sex, and apolipoprotein E (APOE) ɛ4 frequency. Compared with the CU group, those with Obj-SCD had greater temporal, occipital, and frontal WMH whereas those with MCI had higher WMH volume across all regions (p's < 0.01). No differences in WMH volume were observed between the Obj-SCD and MCI groups (p's > 0.05). Findings add to growing evidence of associations between Obj-SCD and imaging biomarkers, providing support for utility of these criteria to capture subtle cognitive changes that are biologically based.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurobiology of AgingMême sujetNeurological Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207