Gray matter volume mediates the association of long‐term blood pressure variability with cognitive function in an adult population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We delineated the associations among long-term blood pressure variability (BPV), brain structure, and cognitive function. METHODS: We included 1254 adult participants from the Kailuan study. BPV was calculated from 2006 to 2020. Brain magnetic resonance imaging (MRI) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were conducted in 2020. RESULTS: Higher systolic BPV (SBPV) and diastolic BPV (DBPV) were associated with lower total and frontal gray matter (GM) volume, and higher SBPV was associated with lower temporal GM volume. Elevated DBPV was associated with lower volume of total brain and parietal GM, and higher white matter hyperintensity (WMH) volume. Higher SBPV and DBPV were associated with lower MoCA scores. Decreased total and regional GM volume and increased WMH volume were associated with lower MoCA scores. The association between SBPV and cognitive function was mediated by total, frontal, and temporal GM volume. DISCUSSION: GM volume may play key roles in the association between SBPV and cognitive function. HIGHLIGHTS: SBPV and DBPV were negatively associated with total and regional brain volume. SBPV and DBPV were negatively associated with cognitive function. Decreased brain volume was associated with cognitive decline. GM volume mediated the negative association between SBPV and cognitive function.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».