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Enregistrement W4312086910 · doi:10.1002/alz.068108

Handgrip Strength is Related to Regional Brain Volumes in a Cohort of Cognitively Impaired Older Adults with Confirmed Amyloid Burden

2022· article· en· W4312086910 sur OpenAlexaboutno aff
Somayeh Meysami, Cyrus A. Raji, Emily S. Popa, Aarthi S. Ganapathi, Tess Bookheimer, Colby B. Slyapich, Kyron P. Pierce, Casey J. Richards, Jaya M. Gill, Melanie G. Lampa, Molly K. Rapozo, John F. Hodes, Ryan M. Glatt, Ynez M. Tongson, Claudia L. Wong, Mihae Kim, Verna R. Porter, Scott Kaiser, Stella E. Panos, Richelin V. Dye, Karen J. Miller, Susan Y. Bookheimer, Neil A. Martin, Santosh Kesari, Daniel F. Kelly, Prabha Siddarth, Jennifer E. Bramen, David A. Merrill

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercentileMedicineDementiaCohortPhysical medicine and rehabilitationBody mass indexPhysical therapyLateralityPsychologyInternal medicineCardiologyGerontologyAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Handgrip strength is important for performing activities of daily living[1]. In older adults, weaker handgrip strength and asymmetry are associated with poorer cognition. o better understand mechanisms, we sought to quantify the relationship between handgrip strength and regional volumes quantified on brain MR imaging. Method We selected 32 participants (mean age=70.8±7.3 [range 57‐89] years, 53.1% female, 90.6% right‐handed, mean body mass index BMI=23.9±4.1) from the Pacific Brain Health Center at Providence St. John’s Health Center, with Alzheimer dementia biomarker evidence of amyloidosis[2]. Mean Montreal Cognitive Assessment score for all participants was 21.3±3.8 points. Handgrip strength on dominant and non‐dominant hands was measured using the NIH Motor Toolbox[3] as part of a cognitive fitness assessment using a hydraulic hand dynamometer. The resulting scores included handgrip strength and percentile comparisons to normative data. Asymmetry scores were calculated. Regional brain volumes, including lobar structures and the hippocampus, were measured from T1‐weighted MR images using Neuroreader[4]. Partial correlations (rp), adjusting for age, sex, BMI and total intracranial volume modeled handgrip strength, asymmetry, and brain volumes with a significance threshold of p<0.05. Result In the dominant hand, higher handgrip strength scores and percentiles were associated with larger volumes in the left frontal lobe (rp=+0.51, p=0.007; rp =+0.47, p=0.01) and right parietal lobe (rp=+0.40, p=0.03; rp=+0.39, p=0.04). In the non‐dominant hand, higher handgrip strength score and percentiles were associated with smaller total cerebral spinal fluid (CSF) volume (rp =‐0.55, p=0.004; rp =‐0.52, p =0.006) and larger volumes within the left hippocampus (rp=+0.45, p=0.01; rp=+.43, p=0.02), right hippocampus (rp=+0.47, p=0.01; rp=+0.43, p=0.02), and right parietal lobe (rp=+0.39, p=0.04; rp=+0.44, p=0.02). Handgrip strength asymmetry was inversely related to right hippocampal volume (rp=‐0.58, p=0.002) and positively correlated to CSF volume (rp=+0.39, p=0.04). Conclusion Greater handgrip strength was related to larger regional brain volumes. A higher number of brain regions were related to the non‐dominant hand. Asymmetry was associated with lower right hippocampal volume and higher CSF volume. Interventions focused on improving handgrip strength may seek to include quantified brain volumes on MR imaging as endpoints.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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