Association of retinal thickness and microvasculature with cognitive performance and brain volumes in elderly adults
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
Background Retinal structural and microvascular changes can be visualized and have been linked with cognitive decline and brain changes in cerebral age-related disorders. We investigated the association between retinal structural and microvascular changes with cognitive performance and brain volumes in elderly adults. Materials and methods All participants underwent magnetic resonance imaging (MRI), and a battery of neuropsychological examinations. Macula retinal thicknesses (retinal nerve fiber layer, mRNFL, and ganglion cell-inner plexiform layer, GCIPL) were imaged and measured with swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) while Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) imaged and measured the superficial vascular complex (SVC) and deep vascular complex (DVC) of the retina. Results Out of the 135 participants, 91 (67.41%) were females and none had dementia. After adjusting for risk factors, Shape Trail Test (STT)-A correlated with SVC ( P < 0.001), DVC ( P = 0.015) and mRNFL ( P = 0.013) while STT-B correlated with SVC ( P = 0.020) and GCIPL ( P = 0.015). mRNFL thickness correlated with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) ( P = 0.007) and Stroop A ( P = 0.030). After adjusting for risk factors and total intracranial volume, SVC correlated with hippocampal volume ( P < 0.001). Hippocampal volume correlated ( P < 0.05) with most cognitive measures. Stroop B ( P < 0.001) and Stroop C ( P = 0.020) correlated with white matter volume while Stroop measures and STT-A correlated with gray matter volume ( P < 0.05). Conclusion Our findings suggest that the retinal structure and microvasculature can be useful pointers for cognitive performance, giving a choice for early discovery of decline in cognition and potential early treatment.
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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) | 0,000 | 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