Signature White Matter Hyperintensity Locations Associated With Vascular Risk Factors Derived From 15 653 Individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: White matter hyperintensities (WMHs) of presumed vascular origin are common in the elderly and are associated with vascular risk factors. There is evidence that vascular risk factors, in particular hypertension, are associated with WMH in particular locations of the white matter. However, it remains unclear whether this is true for all risk factors and whether signature WMH locations differ between risk factors. We aimed to identify WMH locations associated with vascular risk factors in community-dwelling individuals. METHODS: We pooled cross-sectional data from 16 population-based cohorts (15 653 individuals; mean age, 64.2±11.8 years; 52.2% female) through the Meta VCI Map Consortium. We quantified associations between WMH volumes in 50 white matter regions and 6 vascular risk factors using linear mixed models. Analyses were corrected for age, sex, study site, and total WMH volume. RESULTS: =0.531) were not. After correcting for total WMH volume, hypertension was associated with WMH volume in 10 regions (ie, bilateral external capsule, superior longitudinal fasciculus, superior corona radiata, anterior limb of the internal capsule, left anterior corona radiata, and left superior fronto-occipital fasciculus), smoking (body corpus callosum), diabetes (genu corpus callosum), and obesity (left inferior fronto-occipital fasciculus), each with one region. CONCLUSIONS: Hypertension has a signature WMH pattern, whereas associations between other vascular risk factors and regional WMH volumes seem to be mainly explained by a global increase in WMH rather than region-specific effects.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».