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Enregistrement W4390200708 · doi:10.1002/alz.077885

Brain glutathione may be associated with white matter hyperintensities in patients with cardiovascular disease

2023· article· en· W4390200708 sur OpenAlexaffabout
Jinghan Jenny Chen, Nathan Herrmann, Kate Survilla, Sandra E. Black, Joel Ramirez, Ana C. Andreazza, Paul Oh, Damien Gallagher, Simon J. Graham, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperintensityMontreal Cognitive AssessmentInternal medicineMedicineCardiologyDementiaWhite matterMagnetic resonance imagingAtrophyOxidative stressGlutathioneVascular dementiaStroke (engine)PsychologyDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background White matter hyperintensity (WMH) is a marker of age‐related cerebrovascular damage and is correlated with cognitive impairment; ischemia and inflammatory mechanisms have been proposed to be involved in its pathogenesis. These processes are associated with oxidative stress (OS), which may impair cellular function and affect antioxidant balance; however, the role of central antioxidant responses is still unclear. Method Patients (age 55‐85) with ≥2 vascular risk factors or a previous vascular event were assessed at baseline for an exercise rehabilitation program. All participants completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Baseline WHM severity was determined using the standardized Canadian Dementia Imaging Protocol and semiautomatic protocols. Brain glutathione (GSH) at baseline was obtained in the anterior cingulate (AC) and occipital region (OC) using 1H magnetic resonance spectroscopy (MEscher–GArwood Point Resolved Spectroscopy). Spectroscopic analysis was completed using the Gannet toolkit (vers. 3.1) in Matlab (vers. 2020b). Result Of 30 participants (mean age: 66.2 ± 7.42 SD; 80% male) currently enrolled, brain volumetric measurements were completed for 25 participants. Lower MoCA score was associated with greater total WMH volume, controlling for age (b[SE] = ‐0.017 [0.005], t(22) = ‐3.24, p = 0.004); this relationship remained significant when controlling for years of education separately (b[SE] = ‐0.016 [0.006], t(22) = ‐2.86, p = 0.01). Correcting for cerebrospinal fluid volume, lower AC‐GSH level was associated with higher deep WMH volume in the medial middle frontal (MMF) region of interest (b[SE] = ‐0.056 [0.023], t(23) = ‐2.38, p = 0.026), but not with MMF paraventricular WMH volume. After controlling for age, the model was no longer significant (F (2, 22) = 2.87, p = 0.078). No significant associations were found between OC‐GSH and occipital lobe WMH. Conclusion As expected, total white matter hyperintensity volume was associated with poorer global cognition. In the medial middle frontal (MMF) region of interest, higher deep WMH was associated with lower GSH levels, suggesting altered brain antioxidant levels may be associated with the presence or formation of WMH. Recruitment is ongoing, and additional participants are needed to reinforce findings and to control for confounders in the analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,196 · 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'admission2
Résumé présentoui

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