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Enregistrement W4387358755 · doi:10.1101/2023.10.04.23296558

Cerebrovascular Lesion Loads and Accelerated Brain Ageing: Insights into the Cognitive Spectrum

2023· preprint· en· W4387358755 sur OpenAlexafffundabout
Iman Beheshti, Olivier Potvin, Mahsa Dadar, Simon Duchesne

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésHyperintensityDementiaAging brainCognitive declineContext (archaeology)NeurodegenerationCohortBrain agingMedicineMagnetic resonance imagingNeurosciencePsychologyCardiologyNeuroimagingPathologicalAgeingStroke (engine)White matterLesionCognitionInternal medicineDiseasePathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT INTRODUCTION White matter hyperintensities (WMHs) and cerebral microbleeds are widespread among aging population and linked with cognitive deficits in mild cognitive impairment (MCI), vascular MCI (V-MCI), and Alzheimer’s disease without (AD) or with a vascular component (V-AD). In this study, we aimed to investigate the association between brain age, which reflects global brain health, and cerebrovascular lesion load in the context of pathological aging in diverse forms of clinically-defined neurodegenerative conditions. METHODS We computed brain-predicted age difference (brain-PAD: predicted brain age minus chronological age) in the Comprehensive Assessment of Neurodegeneration and Dementia cohort of the Canadian Consortium on Neurodegeneration in Aging including 70 cognitively intact elderly (CIE), 173 MCI, 88 V-MCI, 50 AD, and 47 V-AD using T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) scans. We used a well-established automated methodology that leveraged fluid attenuated inversion recovery MRIs for precise quantification of WMH burden. Additionally, cerebral microbleeds were detected utilizing a validated segmentation tool based on the ResNet50 network, utilizing routine T1-weighted, T2-weighted, and T2* MRI scans. RESULTS The mean brain-PAD in the CIE cohort was around zero, whereas the four categories showed a significantly higher mean brain-PAD compared to CIE. The brain-PAD was significantly correlated with WMHs in all groups. DISCUSSION WMHs were associated with faster brain ageing and should be considered as a risk factor which imperils brain health in aging and exacerbate brain abnormalities in the context of neurodegeneration of presumed AD origin. Our findings underscore the significance of novel research endeavors aimed at elucidating the etiology, prevention, and treatment of WMH in the area of brain ageing. Highlights We assessed the association between brain-PAD and cerebrovascular lesion loads in aging and AD. There were noticeably links between brain-PAD and WMH loads. The structure of the ageing brain is associated with WMHs. WMH needs to be taken into account as a risk factor that increase the brain age in aging and AD.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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