Cerebral small vessel disease unveils a vascular pathway to motoric cognitive risk in aging
Notice bibliographique
Résumé
Background Motoric cognitive risk (MCR) syndrome is characterized by subjective cognitive complaints and slow gait and confers a higher risk of dementia. Cerebral small vessel disease (CSVD) is associated with poor cognitive, functional, and survival outcomes in aging. Markers of CSVD seen on magnetic resonance imaging (MRI) include white matter hyperintensities (WMHs) and lacunes. Objective To examine associations between imaging markers of CSVD and the MCR syndrome. Methods Cross-sectional data from 4 cohorts in 4 countries were examined. WMHs and lacunes were quantified from brain MRIs manually, using a standardized grading scale. Regression models examined the associations between WMH and lacunes and MCR, gait speed, slow gait, and cognitive complaints. We also compared the prevalence of the outcomes of interest between participants with “confluent or diffuse” or “no or mild” WMH. Statistical models were adjusted for age, sex, study site, and vascular risk factors. Results Data from 1772 participants ( M Age = 71.1 years, 49.9% female) was analyzed. Higher global WMH scores were associated with MCR (aOR = 1.07, p = 0.015). Frontal and basal ganglia WMH scores were associated with MCR (aOR = 1.23, p = 0.007, aOR = 1.31, p = 0.023, respectively). Participants with “confluent-diffuse” WMH had significantly higher prevalence of MCR (30.2% versus 19.2%, p = 0.003). Basal ganglia lacunes were associated with MCR (aOR = 1.57, p = 0.018). Conclusions In this multi-cohort study of older adults without cognitive impairment, we show that WMH and lacunes independently predict increased risk of MCR, after adjusting for key confounders. Our findings, based on a large multi-ethnic cohort, reveal region-specific CSVD patterns linked to MCR and related 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».