The pathogenesis of cerebral small vessel disease and vascular cognitive impairment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral small vessel disease (cSVD) is the broadly accepted term nowadays to designate a heterogeneous group of diseases caused by in situ damage of small brain vessels commonly related to aging, hypertension, or genetic factors. Cardinal neuroimaging features include small (<20 mm) infarcts or lacunes, cerebral microbleeds, white matter hyperintensities, enlarged perivascular spaces, and brain atrophy. Overall, cSVD represents one of the major problems facing global society today, causing a quarter of all ischemic strokes and the vast majority of spontaneous hemorrhages and accounting for 20% or more of all dementias. Yet mechanisms of cSVD are still incompletely understood, and we have no effective proven treatments other than risk factor modification. Recently, major progress in understanding the underlying disease mechanisms has occurred thanks to novel approaches including advanced molecular, genetic, and imaging tools. Here, we provide a comprehensive and critical appraisal of the biggest advances in our understanding of how cSVD affects the structure and function of small brain vessels, causes brain lesions, and alters cognition. To set the stage, we begin by reviewing the molecular anatomy and physiology of healthy small brain vessels and report on the milestones from the medical literature, starting in the 1850s, that have laid the foundation for the "modern" definition of cSVD. We conclude by discussing the framework for clinical interventions that will emerge from these novel insights. We also highlight the outstanding questions to address and challenges to tackle to move the field forward.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle