Distinct spatial contributions of amyloid pathology and cerebral small vessel disease to hippocampal morphology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Cerebral small vessel disease (SVD) and amyloid beta (Aβ) pathology frequently co‐exist. The impact of concurrent pathology on the pattern of hippocampal atrophy, a key substrate of memory impacted early and extensively in dementia, remains poorly understood. METHODS In a unique cohort of mixed Alzheimer's disease and moderate–severe SVD, we examined whether total and regional neuroimaging measures of SVD, white matter hyperintensities (WMH), and Aβ, as assessed by 18 F‐AV45 positron emission tomography, exert additive or synergistic effects on hippocampal volume and shape. RESULTS Frontal WMH, occipital WMH, and Aβ were independently associated with smaller hippocampal volume. Frontal WMH had a spatially distinct impact on hippocampal shape relative to Aβ. In contrast, hippocampal shape alterations associated with occipital WMH spatially overlapped with Aβ‐vulnerable subregions. DISCUSSION Hippocampal degeneration is differentially sensitive to SVD and Aβ pathology. The pattern of hippocampal atrophy could serve as a disease‐specific biomarker, and thus guide clinical diagnosis and individualized treatment strategies for mixed dementia.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».