Racial and ethnic differences in white matter hypointensities: The role of vascular risk factors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: White matter hypointensities (WMHs) are markers of cerebrovascular pathology associated with cognitive decline. Reports of racial and ethnic differences in WMHs have been inconsistent across studies. This study examined whether race and ethnicity influence WMH burden and whether vascular risk factors explain these differences. METHODS: Data from the National Alzheimer's Coordinating Center included 7132 Whites, 892 Blacks, 283 Asians, and 661 Hispanics. Baseline and longitudinal WMHs were examined using linear regression and mixed-effects models across racial and ethnic groups, controlling for demographics and vascular risk factors. RESULTS: Adjusting for vascular risk factors reduced WMH burden differences and eliminated differences in temporal regions in Black versus White older adults. For Hispanics, differences became significant after adjusting for vascular risk factors. DISCUSSION: Although some racial and ethnic WMH disparities are influenced by vascular risk factors, others persist, highlighting the need for multidimensional approaches when targeting WMHs in diverse populations. HIGHLIGHTS: Current research is inconsistent as to whether there are racial differences in white matter hypointensities (WMHs). Blacks exhibit higher WMH burden than Whites, mediated by vascular factors. In Hispanics, WMH differences emerged only after adjusting for vascular risk factors.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».