Apolipoprotein E epsilon 4 genotype and a physically active lifestyle in late life: analysis of gene–environment interaction for the risk of dementia and Alzheimer's disease dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As physical activity may modify the effect of the apolipoprotein E (APOE) ε4 allele on the risk of dementia and Alzheimer's disease (AD) dementia, we tested for such a gene-environment interaction in a sample of general practice patients aged ⩾75 years. METHOD: Data were derived from follow-up waves I-IV of the longitudinal German study on Ageing, Cognition and Dementia in Primary Care Patients (AgeCoDe). The Kaplan-Meier survival method was used to estimate dementia- and AD-free survival times. Multivariable Cox regression was used to assess individual associations of APOE ε4 and physical activity with risk for dementia and AD, controlling for covariates. We tested for gene-environment interaction by calculating three indices of additive interaction. RESULTS: Among the randomly selected sample of 6619 patients, 3327 (50.3%) individuals participated in the study at baseline and 2810 (42.5%) at follow-up I. Of the 2492 patients without dementia included at follow-up I, 278 developed dementia (184 AD) over the subsequent follow-up interval of 4.5 years. The presence of the APOE ε4 allele significantly increased and higher physical activity significantly decreased risk for dementia and AD. The co-presence of APOE ε4 with low physical activity was associated with higher risk for dementia and AD and shorter dementia- and AD-free survival time than the presence of APOE ε4 or low physical activity alone. Indices of interaction indicated no significant interaction between low physical activity and the APOE ε4 allele for general dementia risk, but a possible additive interaction for AD risk. CONCLUSIONS: Physical activity even in late life may be effective in reducing conversion to dementia and AD or in delaying the onset of clinical manifestations. APOE ε4 carriers may particularly benefit from increasing physical activity with regard to their risk for AD.
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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) | 0,001 | 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 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 ».