Cerebrovascular injury markers explain the effect of systemic vascular risk on cognitive decline in older adults with lower amyloid burden
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Systemic vascular risk is a well‐established contributor to late‐life cognitive decline, yet the mechanism is not completely understood. We investigated whether neuroimaging‐based measures of vascular injury (white matter hyperintensity (WMH) volume, Peak width of Skeletonized Mean Diffusivity (PSMD), and relative cerebral blood flow (rCBF)) could explain the effect of systemic vascular risk on cognitive decline using longitudinal data from the Harvard Aging Brain Study. Method We used the Framingham Heart Study cardiovascular disease risk score (FHS‐CVD) as an index of systemic vascular risk. We extracted WMH from structural MRI ( https://hypermapp3r.readthedocs.io/ ) and PSMD from diffusion MRI ( http://www.psmdmarker.com ). We performed kinetic modeling on dynamically‐acquired PiB‐PET data to extract 1) amyloid burden as the distribution volume ratio (PiB‐DVR) and 2) relative tracer delivery (PiB‐R1 via MRTM reference‐tissue analysis as a proxy of rCBF). Global cognition was assessed using Preclinical Alzheimer Cognitive Composite (PACC). We considered two linear mixed effect models to examine whether cerebrovascular injury markers could explain the FHS‐CVD effect on PACC change over time: 1) FHS‐CVD on PACC change controlling for age, sex, years of education, and PiB‐DVR; 2) the previous model including WMH, PSMD, and PIB‐R1. Analyses were stratified by high (PiB+) and low (PiB‐) baseline amyloid burden. Result Figure 1 illustrates the relationships between demographics and neuroimaging measures at baseline. Table 1 shows the demographics and study information. We observed a significant effect of FHS‐CVD on PACC change (PiB‐: t=‐3.9, p<0.001 (Table 2); PiB+: t=‐2.6, p=0.008). When the cerebrovascular injury markers were included in the model, the effect of FHS‐CVD was reduced in the PiB‐ group while PSMD and PiB‐R1 explained PACC change (Table 3; Figure 2). The second model fit was significantly better than the first model (L.ratio= 25.9, p<0.001). The effects remained significant after controlling for gray matter volume. In contrast, cerebrovascular injury measures did not explain the effect of FHS‐CVD on PACC change in the PIB+ group. Conclusion These results demonstrate that cerebrovascular injury largely explains the effect of systemic vascular risk on cognitive decline in older adults with lower amyloid burden suggesting mechanisms by which a higher systemic vascular risk impacts brain function.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».