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Enregistrement W4406209405 · doi:10.1002/alz.092750

Renal Atrophy Relates to Brain Volume Loss on 7,149 MRI Scans

2024· article· en· W4406209405 sur OpenAlexaff
Somayeh Meysami, Cyrus A. Raji, Sam Hashemi, Saurabh Garg, Nasrin Akbari, Ahmed Gouda, Yosef Gavriel Chodakiewitz, Thanh D. Nguyen, Kellyann Niotis, David A. Merrill, Rajpaul Attariwala

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal and Vascular Pathologies
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrophyBrain sizeMedicineVolume (thermodynamics)Magnetic resonance imagingRadiologyNuclear medicinePathologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Renal atrophy may reflect an end organ consequence of chronic vascular disease. Renal volume loss may therefore provide a window into brain aging and Alzheimer disease risk. Method We obtained whole‐body 1.5T MRI scans on 7,149 healthy individuals across four sites. The participants had a mean age of 53.06 ± 12.95 years (age range: 18‐97 years), with a gender distribution of 48% women and 52% men; 38% were non‐white. Deep learning with FastSurfer on 3D T1 volumetric MPRAGE trained on 134 participants aged 27‐66 and segmented 96 brain regions. Whole body sequences included coronal T1 that allowed for separate segmentation and quantification of renal volumes. Partial correlation analysis controlling for sex and total intracranial volume was done on kidney volumes and the following brain regions: tissue types, lobar structures and Alzheimer disease risk regions – hippocampus, precuneus, and posterior cingulate gyrus. Renal volumes were normalized to the aggregate abdominal organ volumes and tissues such as the liver, spleen and abdominal fat. Multiple comparisons were corrected for with the Bonferroni method. Result Lower renal volumes were correlated with lower gray matter volumes (rp = ‐0.229, p = 5.18×10 −85 ) as well as total white matter volume (rp = ‐0.204, p = 2.51×10 −67 ). The cerebral ventricles, demonstrated a moderate positive correlation with lower renal volumes (rp = 0.099, p = 5.28×10 −16 ) reflective of a generalized parenchymal volume loss. Lower renal volumes also predicted lower lobar volumes in: frontal lobe (rp = ‐0.204, p = 3.34×10 −67 ), temporal lobe (rp = ‐0.236, p = 9.76×10 −90 ), parietal lobe (rp = ‐0.215, p = 2.69×10 −74 ), and occipital lobe (rp = ‐0.207, p = 8.29×10 −69 ), all showed significant negative correlations with lower renal volumes. Lower renal volumes also correlated to lower volumes in AD risk regions: the Hippocampus (rp = ‐0.203, p = 2.89×10 −66 ) and posterior cingulate (rp = ‐0.18, p = 3.06×10 −52 ), precuneus (rp = ‐0.171, p = 8.00×10 −47 ). Conclusion This study demonstrates a strong relationship in a large sample between lower renal volumes and reduced volumes in various brain regions, including gray matter, white matter, and specific lobar structures, as well as Alzheimer's disease risk regions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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