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Enregistrement W4312088280 · doi:10.1002/alz.063695

Preliminary Evaluation of Longitudinal Brain MRI Volumetric Quantification in Persons with Cognitive Decline and Confirmed Amyloid Burden Undergoing Multi‐Modal Interventions at an Outpatient Memory Clinic

2022· article· en· W4312088280 sur OpenAlexaboutno aff
Somayeh Meysami, Cyrus A. Raji, Won Jong Chwa, 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, Jared C. Roach, 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-clésDementiaMontreal Cognitive AssessmentNeuroimagingWhite matterTemporal lobeMedicineInternal medicineNeuropsychologyCognitive declineBiomarkerCardiologyPsychologyCognitionMagnetic resonance imagingRadiologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Personalized multi‐modal interventions for Alzheimer dementia hold promise to slow progression of symptoms yet related quantitative neuroimaging biomarkers have not been investigated[1,2]. Method We selected 16 participants (mean age 68.6±5.9 [range 57‐77] years, 50% female) from the Pacific Brain Health Center at Providence St. John’s Health Center, with biomarker evidence of Alzheimer dementia amyloidosis. All participants received data‐supported clinical recommendations (DSCR), [3–7] which included a modified SHIELD program[8] recommending a low carbohydrate diet. DSCRs were personalized based on clinical evaluations and laboratory values and closely overseen by a dementia specialist (DM, CW). T1‐weighted MR images were acquired at baseline and with a 1‐year average follow up. Total gray and white matter, hippocampal, lateral ventricle, temporal, parietal, occipital and frontal lobe volumes were quantified using Neuroreader[9]. Global cognition was tested using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Paired t‐tests were done for these metrics. Result Changes in hippocampal volumes (t=+1.6, p=0.11), temporal (t=+0.03, p=0.97) and frontal lobes (t=‐0.63, p=0.53) were not significant. There was a marginally significant decline in the parietal lobes (t=+2.1, p=.048) and statistically significant increased lateral ventricles (t=‐4.9, p<0.01). White matter volume declined significantly (t=‐2.8, p=0.01) while gray matter did not change significantly (t=+1.2, p=0.21). Table 1 shows annualized percent changes for these regions. These changes were attenuated compared to literature values for the following regions: gray matter at ‐2%/year [10], hippocampus at ‐3.5%/year [11], temporal lobes at ‐3.23%/year, parietal lobes at ‐3.62%/year and frontal lobes at ‐2.88%/year [12]. Total gray matter and frontal lobe volumes showed increased average annualized changes at +1.97%/year and +0.87%/year respectively. Over the same time period as the brain‐volume trajectory measurements, there was an average decline in MoCA (‐1.5 from 22.06±4.1 to 20.56±6.1, p=0.06) that trended towards but was not statistically significant. Conclusion Regional volume loss, while present, was moderated compared to literature derived rates. Increased ventricular volumes appear driven by white matter volume loss. These preliminary data suggest that efforts to track and report on clinical outcomes in settings providing close medical management and multimodal lifestyle recommendations may be a worthwhile step towards validating research findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,284 · 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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