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Enregistrement W4379377132 · doi:10.1002/alz.13316

Rare neurovascular genetic and imaging markers across neurodegenerative diseases

2023· article· en· W4379377132 sur OpenAlexaffabout
Allison A. Dilliott, Stephanie Berberian, Kelly M. Sunderland, Malcolm A. Binns, Julia Zimmer, Miracle Ozzoude, Christopher J.M. Scott, Fuqiang Gao, Anthony E. Lang, David P. Breen, Maria Carmela Tartaglia, Brian Tan, Richard H. Swartz, Ekaterina Rogaeva, Michael Borrie, Elizabeth Finger, Corinne E. Fischer, Andrew Frank, Morris Freedman, Sanjeev Kumar, Stephen Pasternak, Bruce G. Pollock, Tarek K. Rajji, David F. Tang‐Wai, Agessandro Abrahão, John Turnbull, Lorne Zinman, Leanne K. Casaubon, Dar Dowlatshahi, Ayman Hassan, Jennifer Mandzia, Demetrios J. Sahlas, Gustavo Saposnik, David A. Grimes, Connie Marras, Thomas Steeves, Mario Masellis, Sali M.K. Farhan, Robert Bartha, Sean Symons, Robert A. Hegele, Sandra E. Black, Joel Ramirez

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensHealth Sciences CentreThunder Bay Regional Research InstituteMcMaster UniversityHamilton Health SciencesCentre for Addiction and Mental HealthOttawa HospitalBruyèreSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHeart and Stroke FoundationSt Joseph's Health CarePublic Health OntarioSt Joseph's Health CentreToronto Western HospitalUniversity Health NetworkOccupational Cancer Research CentreSinai Health SystemBaycrest HospitalOntario Brain InstituteSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaMcGill UniversityToronto Dementia Research AllianceWestern UniversityUniversity of TorontoMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurovascular bundleNeuroimagingDiseaseMedicineMagnetic resonance imagingNeurosciencePathologyBioinformaticsPsychologyPsychiatryBiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cerebral small vessel disease (SVD) is common in patients with cognitive impairment and neurodegenerative diseases such as Alzheimer's and Parkinson's. This study investigated the burden of magnetic resonance imaging (MRI)-based markers of SVD in patients with neurodegenerative diseases as a function of rare genetic variant carrier status. METHODS: The Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative study included 520 participants, recruited from 14 tertiary care centers, diagnosed with various neurodegenerative diseases and determined the carrier status of rare non-synonymous variants in five genes (ABCC6, COL4A1/COL4A2, NOTCH3/HTRA1). RESULTS: NOTCH3/HTRA1 were found to significantly influence SVD neuroimaging outcomes; however, the mechanisms by which these variants contribute to disease progression or worsen clinical correlates are not yet understood. DISCUSSION: Further studies are needed to develop genetic and imaging neurovascular markers to enhance our understanding of their potential contribution to neurodegenerative diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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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