Associations of MRI-visible perivascular spaces with longitudinal cognitive decline across the Alzheimer’s disease spectrum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the characteristics and associations of MRI-visible perivascular spaces (PVS) with clinical progression and longitudinal cognitive decline across the Alzheimer's disease spectrum. METHODS: We included 1429 participants (641 [44.86%] female) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. PVS number and grade in the centrum semiovale (CSO-PVS), basal ganglia (BG-PVS), and hippocampus (HP-PVS) were compared among the control (CN), mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer's disease (AD) groups. PVS were tested as predictors of diagnostic progression (i.e., CN to MCI/AD or MCI to AD) and longitudinal changes in the 13-item Alzheimer's Disease Assessment Scale-cognitive subscale (ADAS-Cog 13), Mini-Mental State Examination (MMSE), memory (ADNI-MEM), and executive function (ADNI-EF) using multiple linear regression, linear mixed-effects, and Cox proportional hazards modeling. RESULTS: Compared with CN subjects, MCI and AD subjects had more CSO-PVS, both in number (p < 0.001) and grade (p < 0.001). However, there was no significant difference in BG-PVS and HP-PVS across the AD spectrum (p > 0.05). Individuals with moderate and frequent/severe CSO-PVS had a higher diagnostic conversion risk than individuals with no/mild CSO-PVS (log-rank p < 0.001 for all) in the combined CN and MCI group. Further Cox regression analyses revealed that moderate and frequent/severe CSO-PVS were associated with a higher risk of diagnostic conversion (HR = 2.007, 95% CI = 1.382-2.914, p < 0.001; HR = 2.676, 95% CI = 1.830-3.911, p < 0.001, respectively). A higher CSO-PVS number was associated with baseline cognitive performance and longitudinal cognitive decline in all cognitive tests (p < 0.05 for all). CONCLUSIONS: CSO-PVS were more common in MCI and AD and were associated with cognitive decline across the AD spectrum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».