Impact of cerebral small vessel disease on cognitive outcomes in early age at onset MCI and dementia: Findings from the DIASPORA study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study assessed the impact of cerebral small vessel disease (CSVD) on cognition in individuals with early-onset (EO; <65 years) and late-onset (LO; ≥65 years) cognitive complaints. METHODS: Participants underwent prospective evaluations including cognitive testing, hyperphosphorylated tau-217 (p-tau217) and neurofilament-light-chain (NfL), and magnetic resonance imaging (MRI). Each CSVD marker was modeled for interaction with group age on results on cognitive outcomes: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental State Examination (MMSE), Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI-Q), and Clinical Dementia Rating (CDR) scale plus National Alzheimer's Coordinating Center-Frontotemporal Lobar Degeneration module (NACC-FTLD). RESULTS: Altogether, 168 patients (91 EO) were included. white matter hyperintensity (WMH) volume was associated with worse CDR+NACC-FTLD in EO (β = 17.8, p = 0.013), remaining significant after adjusting for p-tau217 and NfL, but not gray matter atrophy. Lacunes were associated with worse CDR plus NACC-FTLD in EO (β = 4.3, p = 0.011), with age-dependent associations with MoCA, MMSE, CDR + NACC-FTLD, and NPI-Q (p < 0.01). DISCUSSION: CSVD markers, although less prevalent in EO, had greater clinical impact. These findings highlight an increased vulnerability to vascular pathology in EO patients and the importance of early detection. HIGHLIGHTS: Cerebral small vessel disease (CSVD) markers were more impactful in early-onset than late-onset dementia. White matter hyperintensity (WMH) volume predicted functional decline in early onset, independent of neurodegeneration. Lacunes showed age-dependent effects on multiple cognitive outcomes. Findings support early detection of CSVD in younger individuals with dementia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».