Sex differences in risk factors, burden, and outcomes of cerebrovascular disease in Alzheimer’s disease populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background White matter hyperintensity (WMH) accumulation is associated with vascular risk factors such as hypertension, diabetes, smoking, and obesity. Increased WMH burden results in increased cognitive decline and progression to mild cognitive impairment (MCI) and dementia. However, research has been inconsistent when examining whether sex differences influence the relationship between vascular risk factors, WMH accumulation, and cognition. Methods A total of 2119 participants (987 females) with 9847 follow-ups from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative met inclusion criteria for this study. Linear regressions were used to examine the association between vascular risk factors (individually and as a composite score) and WMH burden in males and females. When controlling for vascular risk factors, linear mixed models were also used to investigate whether the relationship between WMHs and longitudinal cognitive scores differed between males and females. Results Males had overall increased occipital ( p <.001), but lower frontal ( p <.001), total ( p =.01), and deep ( p <.001) WMH burden compared to females. For males, history of hypertension was the strongest contributor to WMH burden. On the other hand, the vascular composite score was the strongest factor for WMH in females. Greater increase in WMH accumulation was observed in males with a history of hypertension in the frontal region ( p =.014) and males with high systolic blood pressure in the occipital region ( p =.029) compared to females. With respect to cognition, WMH burden was more strongly associated with longitudinal decreases in global cognition, executive functioning, and functional activities of daily living in females compared to males. Discussion These findings show that controlling hypertension is important to reduce WMH burden in males. Conversely, minimizing WMH burden through vascular risk factors requires controlling many factors for females (e.g., hypertension, diabetes, smoking, alcohol abuse, etc.). The results have implications for therapies and interventions designed to target cerebrovascular pathology and the subsequent 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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».