Sex Differences in the Association of Age at Hypertension Diagnosis With Brain Structure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sex differences exist in the likelihood of cognitive decline. The age at hypertension diagnosis is a unique contributor to brain structural changes associated with cerebral small vessel disease. However, whether this relationship differs between sexes remains unclear. Therefore, our objective was to evaluate sex differences in the association between the age at hypertension diagnosis and cerebral small vessel disease-related brain structural changes. METHODS: We used data from the UK Biobank to select participants with a known age at hypertension diagnosis and brain magnetic resonance imaging (n=9430) and stratified them by sex and age at hypertension diagnosis. Control participants with magnetic resonance imaging scans but no hypertension were chosen at random matched by using propensity score matching. For morphological brain structural changes, generalized linear models were used while adjusting for other vascular risk factors. For the assessment of white matter microstructure, principal component analysis led to a reduction in the number of fractional anisotropy variables, followed by regression analysis with major principal components as outcomes. RESULTS: Males but not females with a younger age at hypertension diagnosis exhibited lower brain gray and white matter volume compared with normotensive controls. The volume of white matter hyperintensities was greater in both males and females with hypertension than normotensive controls, significantly higher in older females with hypertension. Compared with normotensive controls, white matter microstructural integrity was lower in individuals with hypertension, which became more prominent with increasing age. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that the effect of hypertension on cerebral small vessel disease-related brain structure differs by sex and by age at hypertension diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».