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Record W7027170932

Caractérisation radio-histologique du vieillissement cérébral normal et pathologique

2023· other· fr· W7027170932 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicGenomics and Rare Diseases
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchMedical Research Council CanadaMedical Research CouncilAlzheimer's SocietyAlzheimer's Association
KeywordsOlder peopleHealthy agingLafora disease
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le vieillissement cérébral entraine certaines modifications physiologiques. Lorsque ces changements neurodégénératifs surpassent ou diffèrent de ceux attendus pour l'âge, ils sont souvent accompagnés de manifestations cliniques. On parle alors d'étiologies comme la maladie d'Alzheimer (MA) et la démence vasculaire, causes les plus communes de troubles cognitifs associés au vieillissement, et dont la prévalence augmente avec le vieillissement de la population. Le seuil pathologique entrainant ces maladies est toutefois incertain. Il s'avère donc essentiel d'identifier des biomarqueurs capables de détecter précocement les individus à risque de les développer. De par sa précision, son absence de radiations, et sa disponibilité, l'imagerie par résonance magnétique (IRM) est une modalité de choix pour répondre à ce besoin. L'objectif général de cette thèse est de procéder à la caractérisation radio-histologique du vieillissement cérébral normal et pathologique afin d'en identifier les premiers signes grâce à l'IRM cérébrale in vivo. Ce travail doctoral s'articule autour de deux objectifs plus spécifiques. Le premier est dédié à l'identification de la pathologie associée à la MA à partir de l'IRM cérébrale. Le Chapitre 1 vise d'abord à établir les trouvailles à l'IRM cérébrale pré-mortem et leur corrélat histologique post-mortem dans la MA et ses principales comorbidités. Le Chapitre 2 évalue la performance d'un modèle prédictif de la dégénérescence neurofibrillaire à partir des mesures volumétriques à l'IRM cérébrale. En second, on s'intéresse aux changements cérébrovasculaires qui jouent un rôle important dans le développement des démences, dont la MA. Le Chapitre 3 examine ainsi les lésions histologiques cérébrovasculaires chez les sujets adultes normaux afin de mieux caractériser les changements attendus en fonction de l'âge. Finalement, le Chapitre 4 s'attarde à l'étude des facteurs cliniques prédicteurs du stade pathologique de la maladie cérébrale des petits vaisseaux amyloïde et non-amyloïde, deux entités communes associées au vieillissement et au développement de troubles cognitifs. En sommes, cette thèse contribue à une meilleure définition radio-histologique des lésions cérébrales associées au vieillissement avec une attention particulière portée aux formes communes de démences. Une compréhension bonifiée des mécanismes physiopathologiques à l'origine des troubles cognitifs et une identification précoce des lésions caractéristiques grâce à l'imagerie cérébrale sont des étapes nécessaires à une prise en charge optimale et au développement de thérapies ciblées visant à atténuer le fardeau associé à ces maladies dévastatrices.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.015

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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