White matter hyperintensities are an early marker for cognitive decline in cognitively healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous research suggests that white matter hyperintensities, amyloid, and tau contribute to cognitive decline. It remains unknown as to how these factors relate to one another and how they jointly contribute to cognitive decline in normal aging. The goal of this study was to examine the association between these pathologies and their relationship to cognitive decline. Methods Cognitively normal older adult data from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative were examined. Participants were included if they had no subjective cognitive decline, had baseline white matter hyperintensity measurements, CSF Aß42, CSF pTau181, and cognitive scores. WMHs were segmented using a previously validated automatic technique (Dadar et al., 2018). Of the 230 participants included, only 199 had follow‐up cognitive scores. Linear regressions examined the influence of white matter hyperintensities, amyloid, and tau on baseline and follow‐up cognitive scores. Linear regressions also examined the association of amyloid and tau on white matter hyperintensities and between tau and amyloid. Results Increased baseline WMHs were associated with increased baseline ADAS‐13 scores (t=2.59, p=.01) and lower follow‐up executive functioning (t= ‐2.84, p=.005). Lower baseline Aß42 was associated with lower baseline (t=3.58, p<.004) but not follow‐up executive function. Baseline pTau was not associated with decline in cognition at baseline or follow‐up. At baseline, WMHs were not associated with pTau but were inversely related to lower baseline Aß42 (t=‐4.20, p<.001). Aß42 and pTau were not associated (t=0.51, p=.61). Conclusion White matter hyperintensities may be one of the earliest pathologies observed in healthy older adults that contribute to cognitive decline. The inclusion of white matter hyperintensities as an additional marker for early cognitive decline may improve our current understanding of age‐related changes in cognitively healthy older adults.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».