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Enregistrement W7117308653 · doi:10.1002/alz70856_104492

Impaired glymphatic clearance measured from DTI‐ALPS in neurodegenerative and cerebrovascular disease

2025· article· en· W7117308653 sur OpenAlexaffabout
Daniela Andriuta, Joel Ramirez, Lauren Abby Woods, Min Su Kang, Stephanie Berberian, Fuqiang Gao, Christopher J.M. Scott, Dana N Broberg, Robert Bartha, Richard H. Swartz, Mario Masellis, Sandra E. Black, ONDRI Investigators

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensHealth Sciences CentreRobarts Clinical TrialsWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlymphatic systemAtrophyInflammationCohortCognitive declineDiseaseCentral nervous system diseasePerivascular spaceDegenerative disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Impaired glymphatic clearance has been associated with neurodegenerative diseases causing dementia. The diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) index has been proposed as a non-invasive measure to assess glymphatic function. This preliminary analysis aimed to examine correlations with DTI-ALPS and changes in brain atrophy in the Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative (ONDRI) cohort. METHODS: The ONDRI study participants (n = 125; age = 54.9+/-7.5 years; 76% male) in this analysis included clinically diagnosed patients with Alzheimer's disease/mild cognitive impairment (ADMCI; n = 44), cerebrovascular disease (CVD; n = 68), and frontotemporal dementia (FTD; n = 13). DTI images were preprocessed with the FSL Diffusion Toolbox, and the ALPS indices (mean, left and right) were calculated using diffusion data from the projection and association fiber regions. Lower DTI-ALPS indices having been linked to reduced glymphatic function. Fractional perivascular space (PVS) and white matter hyperintensity (WMH) volumes were extracted from MRI. Whole brain atrophy was assessed using the brain parenchymal fraction (BPF), including one-year change in BPF. ANOVA, Pearson correlation, and linear regression models were used to analyze the data. Demographics (age, sex, education, handedness) and vascular risk factors (hypertension, diabetes, hypercholesterolemia, smoking, waist-to-hip ratio) were also collected. RESULTS: Mean DTI-ALPS was highest in ADMCI and lowest in CVD (ADMCI=1.49; FTD=1.44, CVD=1.37; contrasts: ADMCI vs. CVD, p <0.05, others n.s.). At baseline, partial correlations controlling for demographics, clinical diagnosis, and vascular risk factors showed mean DTI-ALPS was significantly correlated with baseline BPF (r=.204, p = 0.028) and baseline WMH (r=-0.287, p = 0.002), but not with baseline PVS. Baseline right DTI-ALPS was significantly associated with delta BPF (β=0.209, p = 0.019), independent of demographics, clinical diagnosis, vascular risk factors, and baseline WMH. CONCLUSION: As a possible measure of glymphatic clearance functioning along the perivascular space, our preliminary results showed that baseline DTI-ALPS measures were associated with one-year change in whole brain atrophy in patients with neurodegenerative and cerebrovascular disease. This finding was independent of demographics, clinical diagnosis, and vascular risk factors. Future planned analysis of the ONDRI cohort will examine DTI-ALPS associations with cognitive decline in the presence of white matter changes and elevated plasma glial fibrillary acidic protein as an inflammation marker.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,233 · 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'admission2
Résumé présentoui

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