Associations between cerebral blood transit time, amyloid‐β pathology and cognitive decline in non‐demented older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION The contribution of cerebrovascular hemodynamic disturbances to Alzheimer's disease (AD) remains unclear. Using time‐shift analysis of blood‐oxygenation‐level‐dependent (BOLD) signals, we explored associations between cerebral blood transit time, amyloid beta (Aβ) pathology, and cognition. METHODS We included 131 non‐demented individuals from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Three transit metrics – termed Lag ICA‐SSS , Lag ICA‐global , and Lag global‐SSS – were derived from BOLD time lags between the internal carotid artery (ICA), superior sagittal sinus (SSS), and global signal. Associations between transit metrics, Aβ burden, and cognition were investigated through cross‐sectional and longitudinal analyses. RESULTS At baseline, prolonged Lag ICA‐global and Lag ICA‐SSS were associated with higher Aβ burden, while their adverse effect on cognition was largely mediated by Aβ pathology. In longitudinal analyses, prolonged Lag global‐SSS and Lag ICA‐SSS predicted faster Aβ accumulation. Synergistic interactions between Lag ICA‐global , Lag global‐SSS , and Aβ burden were linked to accelerated cognitive decline. DISCUSSION Prolonged blood transit time can reflect early vascular impairment in AD. Highlights Vascular risks are associated with prolonged arterial transit time (Lag ICA‐global ) and cerebral blood transit time (Lag ICA‐SSS ). Prolonged venous blood transit time (Lag global‐SSS ) and Lag ICA‐SSS are linked to accelerated Aβ accumulation. Aβ burden mediates the association between prolonged Lag ICA‐global and Lag ICA‐SSS and cognitive impairment. Aβ Amyloid burden may interact synergistically with prolonged Lag ICA‐global and Lag global‐SSS to exacerbate cognitive decline.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».