Atrial fibrillation and atherosclerosis cause different vascular brain lesions on magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Atrial fibrillation (AF) and atherosclerosis pre-dispose to the occurrence of vascular brain lesions compared with the general population, yet direct comparisons of brain lesion patterns between these two cardiovascular patient groups are lacking. This study sought to compare the prevalence and distribution of vascular brain lesions on cerebral magnetic resonance imaging (MRI) between patients with AF and those with atherosclerosis. METHODS: Baseline clinical data and standardized brain MRI scans from the Swiss Atrial Fibrillation cohort study (Swiss-AF; representing patients with AF) and the COMPASS MRI sub-study (COMPASS MIND; representing patients with atherosclerosis without AF) were used to compare the prevalence of lacunar and non-lacunar infarcts, periventricular and deep white matter hyperintensities (WMH), and cerebral micro-bleeds (CMB) between groups. RESULTS: Overall, 3508 patients were included (AF: n = 1748; atherosclerosis: n = 1760). Mean age was 73 (±8) years in the AF cohort and 71 (±6) years in the atherosclerosis cohort, 28% and 23% were female, 90% of the AF patients took oral anti-coagulation, 93% of the atherosclerosis patients took anti-platelet therapy. AF patients were more likely to have non-lacunar infarcts (22% vs 10%; P < .001), and atherosclerosis patients were more likely to have lacunar infarcts (21% vs 26%; P = .001). A higher grade of periventricular WMH was seen in AF patients (49% vs 37%; P < .001). The presence of CMB were more common in atherosclerosis patients (22% vs 29%; P < .001). In multi-variable analyses, AF patients had a higher odds ratio (OR) of non-lacunar infarcts (OR 2.28, 95% confidence interval [CI] 1.86-2.81; P < .001), lower odds of lacunar infarcts (OR 0.66, 95% CI 0.56-0.79; P < .001), and higher odds of severe periventricular WMH (OR 1.42, 95% CI 1.22-1.67; P < .001) compared with atherosclerosis patients. CONCLUSIONS: Patients with AF had a higher rate of non-lacunar infarcts, multi-infarct patterns and more severe periventricular white matter disease compared with patients with atherosclerosis. These findings support disease-specific mechanisms in the development of vascular brain lesions in patients with cardiovascular disease.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».