Associations Between High-Density Lipoprotein Cholesterol Efflux and Brain Grey Matter Volume
Notice bibliographique
Résumé
Objective: High-density lipoprotein cholesterol efflux function may prevent brain amyloid beta deposition and neurodegeneration. However, the relevance of this finding has not been established in the diverse middle-aged population. Methods: We examined 1826 adults (47% Black adults) who participated in the Dallas Heart Study to determine associations between high-density lipoprotein (HDL) measures and brain structure and function. White matter hyperintensities (WMH) and whole-brain grey matter volume (GMV) were measured using brain MRI, and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to measure neurocognitive function. HDL cholesterol efflux capacity (HDL-CEC) was assessed using fluorescence-labeled cholesterol efflux from J774 macrophages, and HDL particle size measures were assessed using nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy (LipoScience). Multivariable linear regressions were performed to elucidate associations between HDL-CEC and brain and cognitive phenotypes after adjustment for traditional risk factors such as age, smoking status, time spent in daily physical activity, and education level. Results: Higher HDL-CEC and small HDL particle (HDL-P) concentration were positively associated with higher GMV normalized to total cranial volume (TCV) (GMV/TCV) after adjustment for relevant risk factors (β = 0.078 [95% CI: 0.029, 0.126], p = 0.002, and β = 0.063 [95% CI: 0.014, 0.111], p = 0.012, respectively). Conversely, there were no associations between HDL measures and WMH or MoCA (all p > 0.05). Associations of HDL-CEC and small HDL-P with GMV/TCV were not modified by ApoE-ε4 status or race/ethnicity. Interpretation: Higher HDL cholesterol efflux and higher plasma concentration of small HDL-P were associated with higher GMV/TCV. Additional studies are needed to explore the potential neuroprotective functions of HDL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».