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Enregistrement W4404968810 · doi:10.1016/j.ebiom.2024.105490

Association of early life cardiovascular risk factors with grey matter structure in young adults in the United Kingdom: the ALSPAC study

2024· article· en· W4404968810 sur OpenAlexfundno aff
Sana Suri, Raihaan Patel, Scott T. Chiesa

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthDiabetes UKUniversity of BristolDepartment of Health and Social CareCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchWellcome TrustAlzheimer's SocietyNIHR Bristol Biomedical Research CentreBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineLongitudinal studyGrey matterDementiaBody mass indexPrecuneusBrain sizeCohortCohort studyAtrophyEntorhinal cortexProspective cohort studyInternal medicineCardiologyGerontologyWhite matterHippocampusPathologyCognitionMagnetic resonance imagingPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cumulative exposures to obesity, hypertension, and physical inactivity from midlife (40-65 years) onwards are three known cardiovascular risk factors for dementia and associated cerebral structural damage. Exactly how early in the lifespan sensitive periods for exposure to these risk factors begin is yet to be established, specifically with respect to onset of cerebral structural changes. We aimed to investigate whether cardiovascular risk across childhood and adolescence is already associated with cerebral structure in regions previously linked with dementia, during young adulthood. METHODS: Participants were selected from the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC), a UK-based prospective cohort of young people, if they had participated in a neuroimaging sub-study (N = 862). We entered data from repeated clinical assessments into mixed-effects models to estimate baseline and rate of change in body mass index (BMI) and mean arterial pressure (MAP) between ages 7-17 years, and physical activity (PA) between 11-15 years. Linear models assessed whether cardiovascular risk factors were associated with grey matter macrostructural indices (cortical thickness, surface area, volume) in young adulthood (∼20 years). FINDINGS: BMI was found to be associated with grey matter macrostructure in nodes of Default Mode Network previously found to show atrophy in dementia. Baseline BMI was associated with thickness of precuneus cortex and entorhinal surface area, whilst rate of change in BMI across childhood and adolescence was associated with thickness of parahippocampal and middle temporal gyri and inferior parietal cortex in addition to entorhinal and parahippocampal surface area. Further, we identified associations between baseline MAP and PA and entorhinal surface area. Exploratory whole-brain analyses revealed associations between baseline and rate of change in these cardiovascular risk factors and the cortical thickness, surface area, and volume of broader groups of cortical and subcortical regions. INTERPRETATION: Findings provide preliminary evidence that cerebral structural differences in regions linked to dementia in old age may be legacy of developmental differences associated with cardiovascular risk exposure during early life. This has relevance for lifespan models of dementia risk and timing of preventative interventions. Further work is required to generalise findings beyond this predominantly white, male, and middle-class sample to more diverse cohorts. FUNDING: NIHR Oxford Health BRC (NIHR203316), Wellcome Trust (203139/Z/16/Z).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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