Using the pupillary light response to measure cerebrovascular reactivity for dementia risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
With an ageing global population, the number of people living with Alzheimer’s disease, the leading cause of dementia, is increasing and is expected to continue to increase over the next few decades, with no known cure for the disease. Because of this, there is an urgent requirement to determine a way to identify those at an increased risk for developing the disease, to enable targeted interventions. Reduced cerebrovascular reactivity (CVR) has been reported in cases of neurodegeneration, which could be due to a smooth muscle disorder. This disorder could impact the muscles that control the contraction and dilation of the pupil and could potentially be observed through an impaired pupillary light response (PLR), and it is believed that this impairment could be observed before symptoms of cognitive decline occur. The aim of this research is to investigate the pupillary light response as a method for assessing cerebrovascular reactivity, and to use this information in conjunction with genetic, demographic, lifestyle, and life-event data to generate a risk classification for Alzheimer's disease, which considers the many potential root causes for the disease. This thesis presents the first studies investigating the relationship between the PLR and CVR in healthy adults, as well as the first study to assess the PLR-CVR relationship with an integration of covariate factors relating to demographics and lifestyle factors. It also presents a comprehensive, peer-reviewed review of literature demonstrating how modifiable risk factors for Alzheimer’s disease relate to the PLR, which can inform future risk classification models using the PLR and lifestyle information to assess dementia risk. Finally, this thesis presents the first study evaluating differences in dynamic aspects of the pupillary light response in postpartum women and women who have never been pregnant, highlighting the need to consider sex-specific factors when assessing the PLR and subsequent dementia risk. With more validation conducted in larger cohort studies, the work presented in this thesis supports the PLR as a potential screening tool for estimating cerebrovascular reactivity, and potentially subsequent dementia risk screening.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».