MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412769398 · doi:10.1038/s41598-025-13813-7

Damage to white matter networks resulting from small vessel disease and the effects on cognitive function

2025· article· en· W4412769398 sur OpenAlexaboutno aff
Natalie Busby, Janina Wilmskoetter, Roger Newman-Norlund, Sarah Newman‐Norlund, Sara Sayers, Sarah Wilson, Nicholas Riccardi, Alex Teghipco, Lumi Bakos, Chris Rorden, Julius Fridriksson, Leonardo Bonilha

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of South Carolina
Mots-clésCognitionWhite matterFunction (biology)DiseaseWhite (mutation)Computer scienceMedicineComputational biologyNeurosciencePsychologyBiologyInternal medicineMagnetic resonance imagingCell biologyRadiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White matter hyperintensities (WMHs) are prevalent in older age and are associated with cognitive decline. The location and extent of WMHs likely influences the relationship with behavior. Identifying which tracts are more likely impacted by WMHs might enable better understanding of which behaviors are affected. Therefore, this study aimed to i) identify which white matter tracts are most affected by WMHs, and ii) identify tracts where the presence of WMHs is associated with poorer cognitive scores. Participants (N = 212, 20-80 years) completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). WMHs were manually delineated on FLAIR scans. In DSIStudio, we used the Human Connectome Project 1065FIB template to track how many fibers of each white matter tract intersected each participant's WMH map. Values obtained represent disconnection associated with WMHs. These scores were correlated with age, MoCA total and memory index scores. There was significantly more disconnection with older age in the right arcuate fasciculus, extreme capsule, frontal aslant tract, bilateral inferior, middle and superior longitudinal fasciculi, and the corpus callosum. Disconnection associated with WMHs in the right superior longitudinal fasciculus was significantly associated with a lower MoCA scores. Finally, disconnection in the right extreme capsule, middle and superior longitudinal fascicli, and bilateral frontal aslant tracts were significantly associated with lower MoCA memory index scores. This study highlights the prevalence of WMHs across the lifespan and demonstrates a clear relationship between tract-specific WMHs and cognition. Age-related white-matter degeneration was pronounced in many association fibers, particularly in the right hemisphere. These data suggest age related disruption of specific white matter tracts represents a clear and present risk factor for global cognition and memory as we age.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetNeurological Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207