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Enregistrement W4402118693 · doi:10.1016/j.cccb.2024.100288

Free water levels in normal-appearing white matter predict vascular lesion progression in individuals with dementia

2024· article· en· W4402118693 sur OpenAlexaff
Julie Ottoy, Joel Ramirez, Min Su Kang, Eric Yin, Miracle Ozzoude, Katherine Zukotynski, Walter Swardfager, Christopher J.M. Scott, Stephanie Berberian, Fuqiang Gao, Ginelle Feliciano, Lauren Abby Woods, Erin M. Gibson, Eric E. Smith, Nesrine Rahmouni, Joseph Therriault, Stijn Servaes, Robert Laforce, Frank S. Prato, Phillip H. Kuo, Jean‐Paul Soucy, Jean‐Claude Tardif, Pedro Rosa‐Neto, Sandra E. Black, Maged Goubran

Notice bibliographique

RevueCerebral Circulation - Cognition and Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité LavalUniversity of British ColumbiaHotchkiss Brain InstituteUniversity of CalgaryUniversity of TorontoLawson Health Research InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaVascular dementiaWhite matterLesionMedicineInternal medicineCardiologyPsychologyPathologyMagnetic resonance imagingRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral small vessel disease (SVD) is a common co-pathology in elderly and individuals with dementia. Neuroimaging markers of SVD include white matter hyperintensities (WMH) and MRI-visible perivascular spaces (PVS). However, the mechanisms underlying changes in these markers over time, whether ischemic or beta-amyloid (Aβ)-related, remain elusive. Here, we evaluated the effects of microstructural injury in the normal-appearing white matter and Aβ in the cerebral cortex on the progression of WMH and PVS over three years. Data was obtained from two independent cohorts: (i) TRIAD, comprising cognitively normal, MCI, and AD dementia participants (baseline: N=199, follow-up year 1 and 2: N=102 and 62); and (ii) MITNEC-C6, comprising “real-world” patients with mixed dementia and moderate-to- severe WMH burden (baseline: N=52, 2 years follow-up: N=25). We quantified global WMH and PVS volumes from FLAIR and T1w MRI. At baseline, we examined associations between these volumes and diffusion MRI-derived free water. Longitudinally, we employed linear [mixed-effect] models to investigate the relation of WMH or PVS volume changes over time with baseline free water, using cortical Aβ-PET, age, sex, and APOE-ε4 as covariates. In TRIAD and MITNEC-C6 respectively, mean ages were 72±6 and 77±8 y, 60% and 42% were female, and 41% and 48% were Aβ-positive. At baseline, higher free water in normal- appearing white matter was associated with higher WMH volume (β_TRIAD=+0.34±0.06, P_TRIAD<0.001 and β_MITNEC=+0.31±0.14, P_MITNEC=0.03) as well as total PVS volume (β_TRIAD=+0.53±0.06, P_TRIAD<0.001 and β_MITNEC=+0.30±0.13, P_MITNEC=0.03).Longitudinally, faster WMH progression was predicted by higher baseline free water in normal- appearing white matter (P_TRIAD<0.001 and P_MITNEC=0.01) in Aβ-positive but not negative individuals (Figure 1). Conversely, higher free water in normal-appearing white matter was moderately related to slower PVS progression (P_TRIAD=0.03 and P_MITNEC=0.004). Our findings support a key role for free water and Aβ in predicting the progression of volumetric MRI-based markers of SVD. Future investigations will explore the spatial relationships involved. Additionally, further validation of our longitudinal segmentation tools for PVS is necessary to support a potential link between free water and PVS temporal dynamics.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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