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Enregistrement W7117254622 · doi:10.1002/alz70856_099155

Computational perivascular space volumes derived from magnetic resonance imaging relate to lower cognitive performance and cognitive decline ‐ A multicentre individual patient data meta‐analysis

2025· article· en· W7117254622 sur OpenAlexaffabout
Francesca M. Chappell, Roberto Duarte, Maria del C. Valdés Hernández, Rosalind Brown, José Bernal, Lucia Ballerini, Joel Ramirez, Stephanie Berberian, Lauren Abby Woods, Hugo J. Kuijf, Alberto De Luca, G. Biessels, Sandra E. Black, J. Wardlaw

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreOntario Brain InstituteThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMagnetic resonance imagingCognitive declinePerivascular spaceEffects of sleep deprivation on cognitive performanceFunctional magnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Perivascular spaces (PVS), when enlarged, become visible and quantifiable on brain magnetic resonance images (MRI). PVS visibility in MRI has been found to be associated with ageing, hypertension, sleep disorders, and cerebral small vessel disease, but their relationship with cognition in adults remains unclear. METHOD: Here, we aimed to determine whether PVS volumes were associated with cognitive performance, using MRI and cognitive data from 14 different cohorts on ageing, dementia, and cerebrovascular disease. We computationally segmented PVS and estimated PVS volumes within the basal ganglia (BG-PVS) and cerebral white matter, primarily including the centrum semiovale (CSO-PVS) regions-of-interest. We then performed cross-sectional and longitudinal meta-analyses, both accounting for random effects. The cross-sectional meta-analysis employed a linear mixed model to relate PVS volumes to cognitive performance scores (Montreal Cognitive Assessment, MoCA or, Toronto Cognitive Assessment, TorCA) divided by the maximum in each cohort. The longitudinal meta-analysis used logistic regression to predict cognitive status, either remaining cognitively normal or developing impairment over time, from PVS volumes as a percentage in the respective regions-of-interest. RESULT: Cross-sectional meta-analysis (n = 17771). Individuals with higher fractional PVS volumes had lower cognitive performance scores. This observation was consistent across multiple studies and remained significant after adjusting for age, sex, white matter hyperintensities, and years of education. A 10% change in CSO-PVS volume would estimate a 2% reduction in cognitive score. Longitudinal meta-analysis (n = 2447). Higher fractional PVS volumes tended to predict a greater likelihood of any cognitive impairment, although this relationship varied according to the participant populations (healthy aging, stroke, memory clinic) and/or other long-term brain changes (e.g., atrophy, worsening WMH), and variation in duration of follow-up. CONCLUSION: The volume of MRI-visible PVS impacts ageing, vascular or neurogenerative processes leading to cognitive decline. More longitudinal data are needed to confirm the association. Other PVS measures should be assessed as these may be more sensitive to cognitive decline.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,046
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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