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Enregistrement W4399906800 · doi:10.3389/frdem.2024.1380015

Cerebrovascular lesion loads and accelerated brain aging: insights into the cognitive spectrum

2024· article· en· W4399906800 sur OpenAlexafffundabout
Iman Beheshti, Olivier Potvin, Mahsa Dadar, Simon Duchesne

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementAlzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
Mots-clésBrain agingCognitive agingLesionCognitionAging brainSpectrum (functional analysis)NeurosciencePsychologyAccelerated agingCognitive psychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPathologyPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction White matter hyperintensities (WMHs) and cerebral microbleeds are widespread among aging population and linked with cognitive deficits in mild cognitive impairment (MCI), vascular MCI (V-MCI), and Alzheimer's disease without (AD) or with a vascular component (V-AD). In this study, we aimed to investigate the association between brain age, which reflects global brain health, and cerebrovascular lesion load in the context of pathological aging in diverse forms of clinically-defined neurodegenerative conditions. Methods We computed brain-predicted age difference (brain-PAD: predicted brain age minus chronological age) in the Comprehensive Assessment of Neurodegeneration and Dementia cohort of the Canadian Consortium on Neurodegeneration in Aging including 70 cognitively intact elderly (CIE), 173 MCI, 88 V-MCI, 50 AD, and 47 V-AD using T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) scans. We used a well-established automated methodology that leveraged fluid attenuated inversion recovery MRIs for precise quantification of WMH burden. Additionally, cerebral microbleeds were detected utilizing a validated segmentation tool based on the ResNet50 network, utilizing routine T1-weighted, T2-weighted, and T2 * MRI scans. Results The mean brain-PAD in the CIE cohort was around zero, whereas the four categories showed a significantly higher mean brain-PAD compared to CIE, except MCI group. A notable association trend between brain-PAD and WMH loads was observed in aging and across the spectrum of cognitive impairment due to AD, but not between brain-PAD and microbleed loads. Discussion WMHs were associated with faster brain aging and should be considered as a risk factor which imperils brain health in aging and exacerbate brain abnormalities in the context of neurodegeneration of presumed AD origin. Our findings underscore the significance of novel research endeavors aimed at elucidating the etiology, prevention, and treatment of WMH in the area of brain aging.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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