The spine-brain axis: is spinal anatomy associated with brain volume?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract First small sample studies indicate that disturbances of spinal morphology may impair craniospinal flow of cerebrospinal fluid and result in neurodegeneration. The aim of this study was to evaluate the association of cervical spinal canal width and scoliosis with grey matter, white matter, ventricular and white matter hyperintensity volumes of the brain in a large study sample. Four hundred participants underwent whole-body 3 T magnetic resonance imaging. Grey matter, white matter and ventricular volumes were quantified using a warp-based automated brain volumetric approach. Spinal canal diameters were measured manually at the cervical vertebrae 2/3 level. Scoliosis was evaluated using manual measurements of the Cobb angle. Linear binomial regression analyses of measures of brain volumes and spine anatomy were performed while adjusting for age, sex, hypertension, cholesterol levels, body mass index, smoking and alcohol consumption. Three hundred eighty-three participants were included [57% male; age: 56.3 (±9.2) years]. After adjustment, smaller spinal canal width at the cervical vertebrae 2/3 level was associated with lower grey matter (P = 0.034), lower white matter (P = 0.012) and higher ventricular (P = 0.006, inverse association) volume. Participants with scoliosis had lower grey matter (P = 0.005), lower white matter (P = 0.011) and larger brain ventricular (P = 0.003) volumes than participants without scoliosis. However, these associations were attenuated after adjustment. Spinal canal width at the cervical vertebrae 2/3 level and scoliosis were not associated with white matter hyperintensity volume before and after adjustment (P > 0.864). In our study, cohort smaller spinal canal width at the cervical vertebrae 2/3 level and scoliosis were associated with lower grey and white matter volumes and larger ventricle size. These characteristics of the spine might constitute independent risk factors for neurodegeneration.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».