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Enregistrement W7117256237 · doi:10.1002/alz70856_100246

Markers of left atrial cardiopathy for the prediction of dementia risk in aging adults: An analysis of Cardiovascular Health Study

2025· article· en· W7117256237 sur OpenAlexaff
Zhe Li, Danielle Marion, Jessica Blair, Elsayed Z. Soliman, David J. Gladstone, Hooman Kamel, David H. Birnie, Doug Manuel, Virginia J. Howard, W.T. Longstreth, Oscar L Lopez, Jodi D. Edwards

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCardiovascular healthClinical prediction ruleRisk assessmentHealthy agingRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia. Several population‐based studies report associations between AF and dementia. Clinical AF is often preceded by substantive atrial structural and electrical remodeling, termed atrial cardiopathy and prior studies have shown that atrial cardiopathy is independently associated with dementia in the absence of AF. This study aims to develop and validate a prediction model for dementia risk using markers of atrial in addition to traditional vascular risk factors (i.e., CHA 2 DS 2 ‐VASc). Method This study utilized data from the Cardiovascular Health Study (CHS). A cohort of 3,608 participants who completed magnetic resonance imaging (MRI) and cognitive testing during 1992‐1994 were included for analysis. Markers of left atrial cardiopathy included left atrial dimension, p ‐wave terminal in lead V1 (PTFV1), and N‐Terminal pro‐Brain Natriuretic Peptide (NT‐pro BNP) level, all previously shown to be associated with left atrial function. Prediction models were built to estimate the predictive accuracy of combining markers of atrial cardiopathy with traditional clinical risk variables (CHA2DS2‐VASc) for dementia risk, in accordance with TRIPOD (Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis) prediction model recommendations. Result During a mean follow‐up of 7.6 years, 322 participants had incident dementia. Individuals with higher NT‐pro BNP levels had significantly higher cumulative incidence rates for incident dementia. Compared to the reference model, continuous PTFV1 and NT‐pro BNP level in both the categorical scale and log scale improved model fit for incident dementia in females. Compared to the reference model (CHA2DS2‐VASc), continuous NT‐pro BNP level improved model fit in males. Conclusion NT‐pro BNP, an emerging indicator of atrial cardiopathy, improves dementia risk prediction model fit compared to that obtained using the CHA2DS2‐VASc score. These findings have implications for dementia risk prediction and the development of screening tools for dementia prevention before the onset of clinical AF.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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