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Enregistrement W4328090386 · doi:10.3233/jad-221178

Brain Derived Neurotrophic Factor Interacts with White Matter Hyperintensities to Influence Processing Speed and Hippocampal Volume in Older Adults

2023· article· en· W4328090386 sur OpenAlexfundno aff
Einat K. Brenner, Alexandra J. Weigand, Lauren Edwards, Kelsey R. Thomas, Emily C. Edmonds, Mark W. Bondi, Katherine J. Bangen

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationEisaiU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsServierBioClinicaBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyBiogen
Mots-clésHyperintensityHippocampal formationNeuroscienceWhite matterNeurotrophic factorsBrain-derived neurotrophic factorPsychologyVolume (thermodynamics)MedicineMagnetic resonance imagingInternal medicinePhysicsReceptorRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Brain-derived neurotrophic factor (BDNF) is a neurotrophin that plays an important role in regulating synaptic activity and plasticity. OBJECTIVE: Given that type-2 diabetes (T2DM) increases the risk of cognitive decline, and studies have suggested lower BDNF levels may be a risk factor of diabetic neurovascular complications, we sought to investigate total white matter hyperintensities (WMH) as a moderator of the effect of BDNF on hippocampal volume and cognition. METHODS: Older adults without dementia from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (N = 454 including 49 with T2DM and 405 without diabetes) underwent neuropsychological evaluation, magnetic resonance imaging to quantify hippocampal and WMH volumes, and blood draw to assess BDNF. RESULTS: Adjusting for age, sex, and APOE ɛ4 carrier status, there was a significant interaction between total WMH and BDNF on bilateral hippocampal volume in the non-T2DM group (t = 2.63, p = 0.009). Examination of main effect models with a dichotomous high/low BNDF group revealed a significant main effect for low BDNF (t = -4.98, p < 0.001), such that as WMH increased, bilateral hippocampal volume decreased. There was also a significant interaction between total WMH and BDNF on processing speed in the non-T2DM group (t = 2.91, p = 0.004). There was a significant main effect for low BDNF (t = -3.55, p < 0.001) such that as WMH increased, processing speed decreased. The interactions were not significant in the T2DM group. CONCLUSION: These results further elucidate the protective role that BDNF plays on cognition, as well as the cognitive effects of WMH.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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