Association of Cerebrovascular Reactivity With 1-Year Imaging and Clinical Outcomes in Small Vessel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In patients with cerebral small vessel disease (SVD), impaired cerebrovascular reactivity (CVR) is related to worse concurrent SVD burden, but less is known about cerebrovascular reactivity and long-term SVD lesion progression and clinical outcomes. We investigated associations between cerebrovascular reactivity and 1-year progression of SVD features and clinical outcomes. METHODS: in subcortical gray matter, normal-appearing white matter, and white matter hyperintensities (WMH). At baseline and 1 year, we quantified SVD MRI features, incident infarcts, assessed stroke severity (NIH Stroke Scale), recurrent stroke, functional outcome (modified Rankin Scale), and cognition (Montreal Cognitive Assessment). We performed linear and logistic regressions adjusted for age, sex, and vascular risk factors, reporting the regression coefficients and odds ratios with 95% CIs. RESULTS: (%ROIV) per %/mm Hg), with a similar trend in WMH. CVR was not associated with clinical outcomes at 1 year. DISCUSSION: Lower baseline cerebrovascular reactivity predicted an increase in WMH and perivascular space volumes after 1 year. CVR should be considered in SVD future research and intervention studies.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».