Comparing Macro‐ and Micro‐structural Predictors of Subsequent Cognitive Impairment in the BLSA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuroimaging biomarkers offer valuable insights into the development of MCI or dementia. Recent evidence from the Baltimore Longitudinal Study of Aging (BLSA) Neuroimaging cohort suggests that differences in structural and functional changes over time may provide reliable markers of progression, particularly in subsequently impaired (SI) older adults. However, further research is essential to identify the most sensitive markers of SI during the preclinical stages. This study investigates MRI-based macro- and micro-structural predictors that distinguish SI from cognitively normal (CN) older adults. METHOD: The cohort included 509 CN BLSA participants aged 50+ who had longitudinal cognitive assessments, including adjudication for cognitive status, and 3T MRI scans. MRI-based metrics included DTI parameters (FA, MD, RD and AD) for white matter (WM) integrity, cortical thickness, regional volumes, and machine learning-derived atrophy scores. A total of 154 MRI-based biomarker ROIs were examined (Table 1). Of the 509 CN, 80 individuals developed SI during follow-up (median time to SI: 4.6 years). Linear mixed-effects models were used to examine the associations between cognitive status and longitudinal MRI biomarkers, adjusting for baseline age, sex, education years, APOE e4 status (APOE e4 carrier vs. non-carrier), and race. Models with regional volumes were also adjusted for ICV at age 70. RESULT: Table 2 lists the baseline demographic and clinical characteristics for CN and SI individuals. Longitudinal analyses revealed significantly faster declines in DTI WM tract measures and cortical thickness in SI compared to CN individuals, with SI males primarily driving the WM changes in commissural and association tracts and SI females showing greater atrophy in occipital regions (Figure 1). CONCLUSION: The observed findings emphasize the utility of selected DTI and cortical thickness measures as sensitive markers of early changes in brain integrity. Further, we found sex-specific patterns in trajectories associated with cognitive status, with SI females showing more pronounced macrostructural brain changes in cortical regions and SI males exhibiting more significant changes in WM microstructural integrity. Our study highlights the importance of sex-stratified analyses in identifying early brain changes that predict later cognitive impairment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».