Longitudinal Cognitive Changes in Cerebral Small Vessel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: White matter hyperintensities (WMHs) are the commonest imaging marker of cerebral small vessel disease (SVD) and a major cause of cognitive decline and vascular dementia. WMHs typically accumulate over time, but recent studies show they can also regress, but potential clinical benefits have received little attention. We examined progressing, stable, and regressing WMH in people with stroke-related SVD and the effect on cognitive outcomes. METHODS: We recruited patients with minor nondisabling ischemic stroke (modified Rankin score ≤2) from stroke services into our prospective longitudinal observational study. Participants underwent cognitive assessment and brain MRI within 3-month poststroke and 1 year later. We gathered information on vascular risk factors, stroke severity, global cognition (Montreal Cognitive Assessment [MoCA]), processing speed and executive functioning (Trail Making Test [TMT] A and B, and the B/A ratio with ratio ≥3 reflecting executive dysfunction), and the Letter Digit Substitution Test. We measured WMH volumes at baseline and 1 year and categorized net WMH volume change into quintiles: Q1 (most regression), Q3 (stable), and Q5 (most progression). We applied repeated-measures linear mixed models to analyze longitudinal WMH and cognitive changes, adjusting for age, sex, premorbid intelligence, stroke severity, disability, white matter structural integrity, and baseline WMH volume. RESULTS: One hundred ninety-eight of 229 participants had WMH volumes available at both time-points. At baseline, the mean age was 67.5 years (SD = 10.9), with 33% female. Mean net WMH volume change per quintile was Q1 -1.79 mL (SD = 1.54), Q2 -0.27 mL (0.20), Q3 0.35 mL (0.18), Q4 1.43 mL (0.48), and Q5 5.31 mL (3.07). MoCA deteriorated the most in participants with most WMH progression (Q5) (estimated β -0.428 [95% CI -0.750 to -0.106]), compared with stable WMH (Q3), with no clear deterioration in those with most WMH regression (Q1). TMT B/A ratio improved in participants with most WMH regression (Q1; -0.385 [-0.758 to -0.012]). DISCUSSION: WMH regression was associated with preserved global cognition and improved executive function, compared with stable WMH, while WMH progression was associated with global cognitive decline. Cognitive benefits of WMH regression suggest that WMH-affected tissue can recover, may explain variance in cognitive outcomes, offer an important intervention target, and should be assessed in other populations and longer follow-up times.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».