Blood pressure variability, central autonomic network dysfunction and cerebral small vessel disease in APOE4 carriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Increased blood pressure variability (BPV) is a risk factor for cerebral small vessel disease (CSVD) and neurodegeneration, independent of age and average blood pressure, particularly in apolipoprotein E4 ( APOE4 ) carriers. However, it remains uncertain whether BPV elevation is a cause or a consequence of vascular brain injury, or to what degree injury to the central autonomic network (CAN) may contribute to BPV-associated risk in APOE4 carriers. Methods Independently living older adults (n=70) with no history of stroke or dementia were recruited from the community and underwent 5 minutes of resting beat-to-beat blood pressure monitoring, genetic testing, and brain MRI. Resting BPV, APOE genotype, CSVD burden on brain MRI, and resting state CAN connectivity by fMRI were analyzed. Causal mediation and moderation analysis evaluated BPV and CAN effects on CSVD in APOE4 carriers (n=37) and non-carriers (n=33). Results Higher BPV was associated with the presence and extent of CSVD in APOE4 carriers, but not non-carriers, independent of CAN connectivity ( B = 18.92, P = .02), and CAN connectivity did not mediate the relationship between BPV and CSVD. In APOE4 carriers, CAN connectivity moderated the relationship between BPV and CSVD, whereby BPV effects on CSVD were greater in those with lower CAN connectivity ( B = 36.43, P = .02). Conclusions Older APOE4 carriers with higher beat-to-beat BPV exhibit more extensive CSVD, independent of average blood pressure, and the strength of CAN connectivity does not mediate these effects. Findings suggest increased BPV is more likely a cause, not a consequence, of CSVD. BPV is more strongly associated with CSVD in APOE4 carriers with lower rsCAN connectivity, suggesting CAN dysfunction and BPV elevation may have synergistic effects on CSVD. Further studies are warranted to understand the interplay between BPV and CAN function in APOE4 carriers.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».