Vascular risk factors mediate the relationship between education and white matter hyperintensities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Education can protect against cognitive decline and dementia through cognitive reserve and reduced vascular risk. This study examined whether vascular risk mediated the relationship between education and white matter hyperintensity (WMH) burden. METHODS: Data from 1443 older adults from the National Alzheimer's Coordinating Center were analyzed. A composite vascular score was created using diabetes, hypertension, hypercholesterolemia, smoking, alcohol abuse, body mass index, and blood pressure. Linear regressions and mediation analyses examined associations and indirect effects between education, vascular risk, and WMHs, adjusting for age, sex, and diagnosis. RESULTS: Higher education was associated with lower vascular risk (p < 0.001) and WMH burden (p = 0.004). Mediation analysis showed an indirect effect of education on WMH via vascular risk (a*b = -0.02, p < 0.001), accounting for 27% of the total effect. DISCUSSION: Education influences cerebrovascular health by reducing vascular risk. Addressing vascular health may reduce WMH burden. HIGHLIGHTS: Education is associated with lower WMH burden in aging adults. Vascular risk factors mediate the education-WMH relationship. Higher education predicts better vascular profiles and less WMH accumulation.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 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 ».