Dissecting the vascular-cognitive nexus: energetic vs. conventional hemodynamic parameters
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Notice bibliographique
Résumé
Blood pressure or flow measurements have been associated with vascular health and cognitive function. We proposed that energetic hemodynamic parameters may provide a more nuanced understanding and stronger correlation with cognitive function, in comparisons with conventional aortic and carotid pressure and flow parameters. The study comprised 1858 participants, in whom we assessed cognitive function via MoCA method, and measured central aortic and carotid pressure and flow waveforms. In addition to various pressure and flow parameters, we calculated energetic hemodynamic parameters through integration of pressure multiplying flow with respect to time. Energetic hemodynamic parameters, particularly aortic and carotid mean and pulsatile energy and pulsatility index (PI), were significantly associated with MoCA score more than any aortic and carotid pressure and flow parameters, after adjusting for age, sex, education, depression score, heart rate, BMI, HDL-cholesterol, and glucose levels. MoCA exhibited a strong positive relationship with carotid mean energy (standardized beta = 0.053, P = 0.0253) and a negative relationship with carotid energy PI (standardized beta = -0.093, P = 0.0002), exceeding the association with all traditional pressure- or flow-based parameters. Aortic pressure reflection coefficient at the aorto-carotid junction was positively correlated with mean carotid energy and negatively correlated with PI. Aortic characteristic impedance positively correlated with carotid energy PI but not mean energy. Our research indicates that energetic hemodynamic parameters, particularly carotid mean energy and carotid energy PI, have a stronger association with MoCA scores than traditional pressure- or flow-based metrics. This correlation with cognitive function is notably influenced by the properties of the aorto-carotid interface.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle