Association Between Periventricular and Subcortical White Matter Hyperintensities and Cognition in a Local Population
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: White matter hyperintensities (WMH) on fluid-attenuated inversion recovery MRI sequence are regions where fluid from supplying vessels leaks into brain tissue. Some studies have demonstrated an association between WMH and cognitive decline. Given the common WMH risk factors in our local population, the aim of this study is to examine the relationship of overall and regional WMH with cognition in Hamilton, Canada. Methods: Adults presenting to Hamilton General Hospital in 2020 with a head MRI and cognitive assessment within 6 months of the MRI were included in our cross-sectional study. MRIs were reviewed, assigning a periventricular (PV), a subcortical (SC) and an overall severity score to each based on the Fazekas scale, ranging from 0 to 3. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores were used as a measure of cognitive function. Patients with confounding diagnoses were excluded. Multiple regression analyses were conducted between WMH and cognitive scores, adjusting for hypertension, diabetes and smoking. Results: Multiple regression models revealed R 2 values of 0.097, 0.050 and 0.036 for overall, PV and SC WMH with MoCA, respectively. There were negative associations between overall Fazekas scores and MoCA ( B = −2.11, p < 0.001), PV scores and MoCA ( B = −1.46, p < 0.001) and SC scores and MoCA ( B = −1.21, p = 0.002). Conclusion: The association between MRI WMH and cognition supports prognostic use for cognitive decline to limit/delay deterioration. Specifically, stronger PV associations prompt research and perhaps development of revised scales prioritizing PV changes. Implementing this into the field of radiology whereby WMH severity and location assessment becomes a standard within brain MRI reports could improve patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».