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Enregistrement W7117234009 · doi:10.1002/alz70856_100338

Sex differences in white matter hyperintensity pathophysiology

2025· article· en· W7117234009 sur OpenAlexaff
Olivier Parent, Sophia Osborne, Gabriel A. Devenyi, Aurélie Bussy, Manuela Costantino, Jérémie Fouquet, Daniela Quesada Rodriguez, Mahsa Dadar, Mallar Chakravarty

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathophysiologyHyperintensityWhite matterAnimal studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: White matter hyperintensity (WMH) pathophysiology varies across regions and consists of various degrees of edema, inflammation, demyelination, and axonal degeneration. Notable sex differences in WMH volume have been observed, with women having a higher WMH burden than men starting from midlife, which is hypothesized to be due to the menopausal transition and the consequent reduction in the neuroprotective effects of estrogen. However, a deep characterization of the spatial pathophysiological patterns of WMHs across sexes is lacking. METHOD: We estimated WMH pathophysiology in vivo at a high spatial resolution using microstructural magnetic resonance imaging (MRI). In the UK Biobank dataset (n = 32,526, 15,144 males, 17,382 females), diffusion- and susceptibility-weighted images were used to derive fluid-, fiber-, and myelin- and iron-sensitive markers. Age- and sex-specific expected values of healthy white matter microstructure were calculated at a voxel-level resolution using normative modeling and used to contrast with WMH microstructural values to derive pathophysiological estimates (Figure 1A). We derived spatial clusters of pathophysiologically similar WMHs by applying spectral clustering to group-level averages of WMH pathophysiology (Figure 1B) resulting in three regions: periventricular, posterior, and anterior (Figure 1C). The median WMH pathophysiology within each region was sampled for each subject. We characterized sex differences in our derived WMH pathophysiological patterns using linear models, controlling for non-linear age effects and correcting p-values using the false discovery rate. RESULT: In general, females showed higher WMH volumes and more severe WMH pathophysiology, with notable exceptions: males showed higher WMH volume and worst orientation dispersion (OD) pathophysiology in posterior WMHs (Figure 2). When investigating WMH pathophysiology for equivalent WMH volume, a clear pattern emerged, with strong effects in females mostly restricted to periventricular and posterior WMHs for most pathophysiological markers. Intriguingly, this was not the case for the OD marker which only showed a significantly higher effect in males in the PV region. CONCLUSION: Taken together, our results show nuanced sex-specific effects in WMHs. There are clear spatial differences, with females having more WMHs but similar pathophysiological effects in anterior WMHs, while males show higher WMH volumes but lower pathophysiological effects in posterior WMHs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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