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Enregistrement W4387772054 · doi:10.1093/braincomms/fcad279

Assessment of white matter hyperintensity severity using multimodal magnetic resonance imaging

2023· article· en· W4387772054 sur OpenAlex
Olivier Parent, Aurélie Bussy, Gabriel A. Devenyi, Alyssa Dai, Manuela Costantino, Stéphanie Tullo, Alyssa Salaciak, Saashi A. Bedford, Sarah Farzin, Marie‐Lise Béland, Vanessa Valiquette, Sylvia Villeneuve, Judes Poirier, Christine Tardif, Mahsa Dadar, Angela Tam, Anne Labonté, Alexa Pichet Binette, Anne‐Marie Faubert, Axel Mathieu, Cécile Madjar, Charles Edouard Carrier, Christian Dansereau, Christina Kazazian, Claude Lepage, Cynthia Picard, David Maillet, Diane Michaud, Doris Couture, Doris Dea, A. Claudio Cuello, Alan Barkun, Alan C. Evans, Blandine Courcot, Clément Debacker, Clifford R. Jack, David Fontaine, David S. Knopman, Gerhard Multhaup, Jamie Near, Jeannie‐Marie Leoutsakos, Jean‐Robert Maltais, Jason Brandt, Jens C. Pruessner, John C. Morris, John C.S. Breitner, Laksanun Cheewakriengkrai, Lisa-Marie Mà ⁄ nter, D. Louis Collins, M. Mallar Chakravarty, Mark A. Sager, Marina Dauar‐Tedeschi, Mark J. Eisenberg, Natasha Rajah, Paul Aisen, Paule‐Joanne Toussaint, Pedro Rosa‐Neto, Pierre Bellec, Penelope Kostopoulos, Pierre Étienne, Pierre N. Tariot, Pierre Orban, Reisa A. Sperling, Rick Hoge, Ronald G. Thomas, Serge Gauthier, Suzanne Craft, Thomas J. Montine, Vasavan Nair, Véronique D. Bohbot, Vinod Venugopalan, Vladimir Fonov, Yasser Ituria‐Medina, Zaven S. Khachaturian, Eduard Teigner, Elena Anthal, Elsa Yu, Fabiola Ferdinand, Galina Pogossova, Ginette Mayrand, Guerda Duclair, Guylaine Gagné, Holly Newbold‐Fox, Illana Leppert, Isabelle Vallée, Jacob W. Vogel, Jennifer Tremblay‐Mercier, Joanne Frenette, Josée Frappier, Justin Kat, Justin Miron, Karen Wan, Laura Mahar, Leopoldina Carmo, Louise Théroux, Marianne Dufour, Marie‐Élyse Lafaille‐Magnan, Melissa Appleby, Mélissa Savard, Miranda Tuwaig, Mirela Petkova, Pierre Rioux, P.T. Meyer, Rana El‐Khoury, Renee Gordon, Renuka Giles, Samir Das, Seqian Wang, Shirin Tabrizi, Sulantha Mathotaarachchi, Sylvie Dubuc, Tanya Lee, Thomas Beaudry, Valérie Gervais, Véronique Pagé, Julie Gonneaud, Gà ⁄ lebru Ayranci, Tharick A. Pascoal, René Desautels, Fatiha Benbouhoud, Eunice Farah Saint‐Fort, Sander C.J. Verfaillie, Étienne Vachon‐Presseau, Leslie‐Ann Daoust, Theresa Köbe, R. Nathan Spreng, Melissa McSweeney, Nathalie Nilsson, Morteza Pishnamazi, Christophe Bedetti, Louise Hudon, Claudia Greco, Jean‐Paul Soucy

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéAlzheimer SocietyCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Jean-Louis Lévesque
Mots-clésHyperintensityWhite matterFluid-attenuated inversion recoveryMagnetic resonance imagingMedicineLeukoaraiosisDementiaPathologyCognitive declinePsychologyCardiologyRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract White matter hyperintensities are radiological abnormalities reflecting cerebrovascular dysfunction detectable using MRI. White matter hyperintensities are often present in individuals at the later stages of the lifespan and in prodromal stages in the Alzheimer’s disease spectrum. Tissue alterations underlying white matter hyperintensities may include demyelination, inflammation and oedema, but these are highly variable by neuroanatomical location and between individuals. There is a crucial need to characterize these white matter hyperintensity tissue alterations in vivo to improve prognosis and, potentially, treatment outcomes. How different MRI measure(s) of tissue microstructure capture clinically-relevant white matter hyperintensity tissue damage is currently unknown. Here, we compared six MRI signal measures sampled within white matter hyperintensities and their associations with multiple clinically-relevant outcomes, consisting of global and cortical brain morphometry, cognitive function, diagnostic and demographic differences and cardiovascular risk factors. We used cross-sectional data from 118 participants: healthy controls (n = 30), individuals at high risk for Alzheimer’s disease due to familial history (n = 47), mild cognitive impairment (n = 32) and clinical Alzheimer’s disease dementia (n = 9). We sampled the median signal within white matter hyperintensities on weighted MRI images [T1-weighted (T1w), T2-weighted (T2w), T1w/T2w ratio, fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR)] as well as the relaxation times from quantitative T1 (qT1) and T2* (qT2*) images. qT2* and fluid-attenuated inversion recovery signals within white matter hyperintensities displayed different age- and disease-related trends compared to normal-appearing white matter signals, suggesting sensitivity to white matter hyperintensity-specific tissue deterioration. Further, white matter hyperintensity qT2*, particularly in periventricular and occipital white matter regions, was consistently associated with all types of clinically-relevant outcomes in both univariate and multivariate analyses and across two parcellation schemes. qT1 and fluid-attenuated inversion recovery measures showed consistent clinical relationships in multivariate but not univariate analyses, while T1w, T2w and T1w/T2w ratio measures were not consistently associated with clinical variables. We observed that the qT2* signal was sensitive to clinically-relevant microstructural tissue alterations specific to white matter hyperintensities. Our results suggest that combining volumetric and signal measures of white matter hyperintensity should be considered to fully characterize the severity of white matter hyperintensities in vivo. These findings may have implications in determining the reversibility of white matter hyperintensities and the potential efficacy of cardio- and cerebrovascular treatments.

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.

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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,413

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,310 · 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