Evaluating the Predictive Value of Frontal White Matter Hyperintensity Burden on Cognitive Response to NAC and Exercise Therapy in Vascular Mild Cognitive Impairment: Findings from the MOVE‐IT Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background White matter hyperintensities (WMHs) in persons with vascular mild cognitive impairment (vMCI), particularly frontal WMHs, have been associated with decreased executive function (EF). While N‐acetylcysteine (NAC) and exercise therapy may improve EF in patients with vMCI, identifying predictors of response could help personalize treatment. We hypothesized that lower baseline frontal WMH volume in vMCI patients treated with NAC and exercise will correlate with increasing improvement in EF over 6 months of treatment. Method Participants received 24 weeks of NAC or placebo in combination with exercise therapy ( n = 60) as part of the Efficacy and Safety of N‐acetylcysteine in patients with mild vascular cognitive impairment (MOVE‐IT) clinical trial. Composite z scores for EF were calculated using Trail Making Part Test B, F‐A‐S Test, and Animal Naming Test administered at baseline, week 12, and week 24. Frontal WMH volumes were captured from baseline MRI scans. Linear mixed models were used that accounted for sex differences, age, years of education, and baseline executive function. Result Both treatment groups had a significant improvement in EF at midpoint (β = 0.194, SE = 0.059, p = 0.002) and endpoint (β = 0.342, SE = 0.058, p < 0.001). Lower baseline frontal WMH and treatment group was not associated with greater improvement in EF at midpoint (β = ‐0.260, SE = 0.144, p = 0.075) or at endpoint (β = ‐0.162, SE = 0.144, p = 0.266). Lower baseline frontal WMH volume was significantly associated with greater improvement in performance on the Trail Making Test Part B at midpoint (β = ‐0.597, SE = 0.197, p = 0.003) but not at endpoint (β = ‐0.328, SE = 0.197, p = 0.099) among participants randomized to the NAC and exercise group, but not the placebo and exercise group. Conclusion This study found a predictive value of frontal WMH burden for novel interventions aiming to improve cognitive outcomes in patients with vMCI. WMH burden could help guide the development of targeted, effective therapies that address the complexities of cognitive impairment in aging populations.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».