Metabolic and Vascular Risk Factor Variability Over 25 Years Relates to Midlife Brain Volume and Cognition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic and vascular risk factors (MVRF) are associated with neurodegeneration and poor cognition. There is a need to better understand the impact of these risk factors on brain health in the decades that precede cognitive impairment. Longitudinal assessments can provide new insight regarding changes in MVRFs that are related to brain imaging features. OBJECTIVE: To investigate whether longitudinal changes in MVRF spanning up to 25 years would be associated with midlife brain volume and cognition. METHODS: Participants were from the CARDIA study (N = 467, age at year 25 = 50.6±3.4, female/male = 232/235, black/white = 161/306). Three models were developed, each designed to capture change over time; however, we were primarily interested in the average real variability (ARV) as a means of quantifying MVRF variability across all available assessments. RESULTS: Multivariate partial least squares that used ARV metrics identified two significant latent variables (partial correlations ranged between 0.1 and 0.26, p < 0.01) that related MVRF ARV and regional brain volumes. Both latent variables reflected associations between brain volume and MVRF ARV in obesity, cholesterol, blood pressure, and glucose. Subsequent bivariate correlations revealed associations among MVRF factors, aggregate brain volume and cognition. CONCLUSION: This study demonstrates that MVRF variability over time is associated with midlife brain volume in regions that are relevant to later-life cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».