Carotid Intima-Media Thickness (cIMT) and Cognitive Performance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Atherosclerosis has been shown to impact cognitive impairment, with most of the evidence originating from European, African, or East Asian populations that have employed carotid intima-media thickness (cIMT) as a biomarker for atherosclerosis. Vascular disease is related to dementia/cognitive decline. There is no community-based study from India that has looked at the association of cIMT with cognitive performance. METHODS: In this cross-sectional study between December 2014 and 2019, we recruited 7505 persons [(mean age 64.6 (9.2) y) and 50.9% women] from a community-dwelling population in New Delhi. These persons underwent carotid ultrasound to quantify cIMT and a cognitive test battery that tapped into memory, processing speed, and executive function. We also computed the general cognitive factor (g-factor), which was identified as the first unrotated component of the principal component analysis and explained 37.4% of all variances in the cognitive tests. We constructed multivariate linear regression models adjusted for age, sex, education, and cardiovascular risk factors. Additional adjustment was made for depression, anxiety, and psychosocial support in the final model. RESULTS: We found a significant association of higher cIMT with worse performance in general cognition (β=-0. 01(95% CI: -0.01; -0.01); P<0.001), processing speed (β=-0.20; 95% CI: -0.34; -0.07); P=0.003), memory (β=-0.29; 95% CI: -0.53; -0.05); P=0.016), and executive function (β=-0.54; 95% CI: -0.75; -0.33); P=<0.001). There was no statistically significant association of cIMT with Mini-Mental Status Examination score (β=0.02; 95% CI: -0.34; 0.40; 0.89). CONCLUSION: The cross-sectional study found significant associations of increased cIMT with worse performance in global cognition, information processing, memory, and executive function.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».