Cerebral white matter hyperintensity volumes: Normative age- and sex-specific values from 15 population-based cohorts comprising 14,876 individuals
Notice bibliographique
Résumé
White matter hyperintensities (WMH) increase with age, with marked interindividual variation. There is a need for normative data by age and sex, to improve individualized WMH burden assessment. In this study, we pooled cross-sectional data from 15 population-based cohorts (14,876 nondemented individuals, age 18–97 years), through the Meta VCI Map consortium. Whole brain and tract-specific MRI-assessed WMH volumes were calculated in MNI-152 space. We used quantile regression to create centile curves of WMH volume versus age, stratified by sex. Total WMH volume and interindividual variance increased exponentially with age for both sexes, with females showing higher WMH volumes. WMH volume increase with aging was not uniform across the white matter, but instead followed one of three different patterns depending on location. Age- and sex-specific normative data for total and regional WMH volumes were created. Our study provides detailed information on the normal distribution of total and regional WMH volumes across adulthood. The normative data enable a quantitative approach to interpreting total and regional WMH volumes in clinical practice and research settings. ● White matter hyperintensity (WMH) volumes are higher in females compared to males. ● WMH volumes increase exponentially and double every 10 years of age for both sexes. ● WMH volumes show marked interindividual variation at all ages. ● Regional WMH volumes follow three differential patterns with aging. ● Age- and sex-specific normative data for WMH volumes across adulthood are provided.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».