Differential age-associated brain atrophy and white matter changes among homeless and precariously housed individuals compared with the general population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Homeless or precariously housed individuals live with poor health and experience premature mortality compared with the general population, yet little is known about age-related brain changes among these individuals. We evaluated whether MRI measures of brain structure are differentially associated with age and selected risk factors among individuals who are homeless or precariously housed compared with a general population sample. Methods: We compared T1-weighted and diffusion tensor imaging measures of brain macrostructure and white matter microstructure in a well-characterised sample of 312 precariously housed participants with a publicly available dataset of 382 participants recruited from the general population. We used piecewise and multiple linear regression to examine differential associations between MRI measures and between the samples, and to explore associations with risk factors in the precariously housed sample. Results: Compared with the general population sample, older age in the precariously housed sample was associated with more whole-brain atrophy (β=-0.20, p=0.0029), lower whole-brain fractional anisotropy (β=-0.32, p<0.0001) and higher whole-brain mean diffusivity (β=0.69, p<0.0001). Several MRI measures had non-linear associations with age, with further adverse changes after age 35-40 in the precariously housed sample. History of traumatic brain injury, stimulant dependence and heroin dependence was associated with more atrophy or alterations in white matter diffusivity in the precariously housed sample. Conclusions: Older age is associated with adverse MRI measures of brain structure among homeless and precariously housed individuals compared with the general population. Education, improvements in care provision and policy may help to reduce the health disparities experienced by these individuals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».