Imaging markers of cerebral small vessel disease are associated with Alzheimer’s disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aims to assess the correlation between cerebral small vessel disease (CSVD) imaging markers and the risk of Alzheimer’s disease (AD) through a systematic review and meta-analysis. Methods In July 2024, two researchers independently conducted a thorough literature search across databases such as PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library. The selected studies investigated the correlations between white matter hyperintensities (WMHs), cerebral microbleeds (CMBs), lacunar infarction (LI), and enlarged perivascular spaces (EPVS) and the risk of AD. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was employed to assess the risk of bias in the included cohort and case–control studies. Results A total of 6,487 articles were identified, with 15 articles meeting the inclusion criteria. Pooled analyses showed that WMHs (HR: 1.38, 95% CI: 1.10–1.74, N = 7,661), CMBs (HR: 1.60, 95% CI: 1.07–2.40, N = 6,567), and EPVS (HR: 1.84, 95% CI: 1.24–2.72, N = 3,045) were associated with an increased risk of AD, with EPVS showing the strongest correlation. LI did not show a statistically significant association with an increased risk of AD (HR: 1.41, 95% CI: 0.98–2.01, N = 4,014). Conclusion WMHs, CMBs, and EPVS are associated with an elevated risk of AD, whereas LI is considered a potential risk factor. However, additional studies are required to determine the role of CSVD markers in AD progression.
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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».