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Enregistrement W4391645932 · doi:10.1002/jmri.29278

An Investigation of Cerebral Vascular Functional Properties in Middle‐to‐Old Age Community People With High Vascular Risk Profiles

2024· article· en· W4391645932 sur OpenAlexaboutno aff
Yao Zhang, Ruiting Zhang, Hui Hong, Shuyue Wang, Linyun Xie, Lei Cui, Jixuan Li, Luwei Hong, Kaicheng Li, Qingze Zeng, Ying Zhou, Minming Zhang, Jianzhong Sun, Peiyu Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationZhejiang Provincial Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésMedicineCerebral blood flowWhite matterCardiologyHyperintensityInternal medicineMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Vascular degeneration is an important cause of brain damage in aging. Assessing the functional properties of the cerebral vascular system may aid early diagnosis and prevention. Purpose To investigate the relationships between potential vascular functional markers and vascular risks, brain parenchymal damage, and cognition. Study Type Retrospective. Subjects Two hundred two general community subjects (42–80 years, males/females: 127/75). Field Strength/Sequence 3 T, spin echo T1W/T2W/FLAIR, resting‐state functional MRI with an echo‐planar sequence (rsfMRI), pseudo‐continuous arterial spin labeling (pCASL) with a three‐dimensional gradient‐spin echo sequence. Assessment Cerebral blood flow (CBF) in gray matter calculated using pCASL, blood transit times calculated using rsfMRI, and the SD of internal carotid arteries signal (ICAstd) calculated using rsfMRI; visual assessment for lacunes; quantification of white matter hyperintensity volume; permutation test for quality control; collection of demographic and clinical data, Montreal Cognitive Assessment, Mini‐Mental State Examination. Statistical Tests Kolmogorov–Smirnov test; Spearman rank correlation analysis; Multivariable linear regression analysis controlling for covariates; The level of statistical significance was set at P < 0.05. Results Age was negatively associated with ICAstd (β = −0.180). Diabetes was associated with longer blood transit time from large arteries to capillary bed (β = 0.185, adjusted for age, sex, and intracranial volume). Larger ICAstd was associated with less presence of lacunes (odds ratio: 0.418, adjusted for age and sex). Higher gray matter CBF (β = 0.154) and larger ICAstd (β = 0.136) were associated with better MoCA scores (adjusted for age, sex, and education). Data Conclusion Prolonged blood transit time, decreased ICAstd, and diminished CBF were associated with vascular dysfunction and cognitive impairment. They may serve as vascular functional markers in future studies. Evidence Level 3 Technical Efficacy Stage 3

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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