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Enregistrement W4309317103 · doi:10.3389/fnagi.2022.1010548

Association of retinal thickness and microvasculature with cognitive performance and brain volumes in elderly adults

2022· article· en· W4309317103 sur OpenAlex
Ruilin Wang, William Robert Kwapong, Wendan Tao, Le Cao, Chen Ye, Junfeng Liu, Shuting Zhang, Bo Wu

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWest China Hospital, Sichuan UniversityNational Key Research and Development Program of ChinaSichuan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNerve fiber layerStroop effectRetinalOphthalmologyMedicineCardiologyCognitive declineWhite matterHippocampal formationCognitionInternal medicineNeuroscienceAudiologyMagnetic resonance imagingPsychologyDementiaRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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