Cerebrospinal Fluid Biomarkers Mirror Rate of Cognitive Decline
Notice bibliographique
Résumé
The ability to predict future decline in cognitive systems using the cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers 42 amino acid form of amyloid-β (Aβ42) and total tau (T-tau) is not fully understood. In a clinical sample ranging from cognitively healthy to dementia (n = 326), linear regression models were performed in order to investigate the ability of CSF biomarkers to predict cognitive decline in all cognitive domains from baseline to 2-year follow-up. Gender, age, and years of education were included as covariates. In patients with subjective cognitive impairment, T-tau had a small impact on executive functions (r2 = 0.07). T-tau had a small to moderate influence (r2 = 0.06-0.11) on all cognitive functions with the exception of visuospatial functions in patients with mild cognitive impairment (MCI). In patients with dementia, the impact of T-tau was large (r2 = 0.29) on semantic memory. Aβ42 had a small effect (r2 = 0.07) on speed and executive functions in MCI. In patients with dementia, Aβ42 had a moderate influence (r2 = 0.13-0.24) on semantic and verbal working memory/fluency. Our results speak in favor of the notion that CSF biomarkers reflect the rate of cognitive decline across the continuum of cognitive impairment from healthy to dementia. CSF predicted subsequent decline in more cognitive domains among MCI cases, but the impact was most pronounced in patients with dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».