White matter integrity changes in mild cognitive impairment associated with Aspirin use
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Alzheimer's disease (AD) represents a significant public health challenge, particularly as its prevalence is projected to rise sharply. Aspirin, known for its anti-inflammatory and antiplatelet properties, has been hypothesized to affect AD progression, although findings from observational studies and clinical trials remain inconsistent.Methods: This study utilized data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) to investigate the potential association between aspirin use and white matter (WM) microstructural changes in a cohort of 148 mild cognitive impairment (MCI) subjects. Diffusion tensor imaging (DTI) was employed to assess WM integrity, with fractional anisotropy (FA) and diffusivity metrics serving as primary outcomes. Statistical analyses were conducted using ANCOVA, adjusting for age, sex, APOE ε4 genotype, and MMSE score.Results: Aspirin users exhibited significantly higher FA values in the anterior corona radiata and left external capsule, alongside lower axial and radial diffusivity values in the right cingulum, indicating better-preserved WM microstructure compared to non-users.Conclusion: These findings suggest that aspirin may confer neuroprotective effects on WM in early AD, potentially delaying cognitive decline. Further research is warranted to confirm these results and explore the underlying mechanisms. Aspirin is widely prescribed to millions of adults, yet its impact on WM regions in the brain remains largely unclear. Further research is necessary to replicate these findings and to assess whether the effects of aspirin on WM structure could contribute to delaying or preventing cognitive decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».