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Enregistrement W4321496860 · doi:10.3389/fnins.2023.1049609

Effect of sex on the APOE4-aging interaction in the white matter microstructure of cognitively normal older adults using diffusion-tensor MRI with orthogonal-tensor decomposition (DT-DOME)

2023· article· en· W4321496860 sur OpenAlexafffund
Patcharaporn Srisaikaew, Jordan A. Chad, Pasuk Mahakkanukrauh, Nicole D. Anderson, J. Jean Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringFaculty of Medicine, Chiang Mai UniversityThailand Research FundCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthRoyal Golden Jubilee (RGJ) Ph.D. ProgrammeChiang Mai University
Mots-clésWhite matterDiffusion MRIPsychologyFasciculusNeuroscienceFractional anisotropyMedicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of the apolipoprotein E ε4 allele (APOE4) on brain microstructure of cognitively normal older adults remains incompletely understood, in part due to heterogeneity within study populations. In this study, we examined white-matter microstructural integrity in cognitively normal older adults as a function of APOE4 carrier status using conventional diffusion-tensor imaging (DTI) and the novel orthogonal-tensor decomposition (DT-DOME), accounting for the effects of age and sex. Age associations with white-matter microstructure did not significantly depend on APOE4 status, but did differ between sexes, emphasizing the importance of accounting for sex differences in APOE research. Moreover, we found the DT-DOME to be more sensitive than conventional DTI metrics to such age-related and sex effects, especially in crossing WM fiber regions, and suggest their use in further investigation of white matter microstructure across the life span in health and disease.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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