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Enregistrement W1581476053 · doi:10.1002/ana.23964

Much of late life cognitive decline is not due to common neurodegenerative pathologies

2013· article· en· W1581476053 sur OpenAlexafffund
Patricia A. Boyle, R. J. Wilson, Lei Yu, Alasdair M. Barr, William G. Honer, Julie A. Schneider, David A. Bennett

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCognitive declineDementiaAlzheimer's diseaseCognitionEpisodic memoryDiseasePsychologyPathologyMedicineGerontologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The pathologic indices of Alzheimer disease, cerebrovascular disease, and Lewy body disease accumulate in the brains of older persons with and without dementia, but the extent to which they account for late life cognitive decline remains unknown. We tested the hypothesis that these pathologic indices account for the majority of late life cognitive decline. METHODS: A total of 856 deceased participants from 2 longitudinal clinical-pathologic studies, Rush Memory and Aging Project and Religious Orders Study, completed a mean of 7.5 annual evaluations, including 17 cognitive tests. Neuropathologic examinations provided quantitative measures of global Alzheimer pathology, amyloid load, tangle density, macroscopic infarcts, microinfarcts, and neocortical Lewy bodies. Random coefficient models were used to examine the linear relation of pathologic indices with global cognitive decline. In subsequent analyses, random change point models were used to examine the relation of the pathologic indices with the onset of terminal decline and rates of preterminal and terminal decline (ie, nonlinear decline). RESULTS: Cognition declined a mean of about 0.11 U per year (estimate = -0.109, standard error [SE] = 0.004, p < 0.001), with significant individual differences in rates of decline; the variance estimate for the individual slopes was 0.013 (SE = 0.112, p < 0.001). In separate analyses, global Alzheimer pathology, amyloid, tangles, macroscopic infarcts, and neocortical Lewy bodies were associated with faster rates of decline and explained 22%, 6%, 34%, 2%, and 8% of the variation in decline, respectively. When analyzed simultaneously, the pathologic indices accounted for a total of 41% of the variation in decline, and the majority remained unexplained. Furthermore, in random change point models examining the influence of the pathologic indices on the onset of terminal decline and the preterminal and terminal components of the cognitive trajectory, the common pathologic indices accounted for less than a third of the variation in the onset of terminal decline and rates of preterminal and terminal decline. INTERPRETATION: The pathologic indices of the common causes of dementia are important determinants of cognitive decline in old age and account for a large proportion of the variation in late life cognitive decline. Surprisingly, however, much of the variation in cognitive decline remains unexplained, suggesting that other important determinants of cognitive decline remain to be identified. Identification of the mechanisms that contribute to the large unexplained proportion of cognitive decline is urgently needed to prevent late life cognitive decline.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations330
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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