Influence of Premorbid IQ and Education on Progression of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lower education is associated with a higher risk of developing Alzheimer's disease (AD). Years of education and measures of general intellectual function (IQ) are highly correlated. It is important to determine whether there is a relationship between education and AD outcomes that is independent of IQ. OBJECTIVE: To test the hypothesis that premorbid IQ is a stronger predictor of cognitive decline, global progression, and overall survival, than education in patients with AD. METHODS: The study included 478 probable AD patients (322 women and 156 men, mean age 74.5 years) followed in a large AD referral center for a mean of 3.2 years. Eligible participants had a baseline estimate of premorbid IQ using the American version of the Nelson Adult Reading Test (AMNART) and at least one follow-up visit with complete neuropsychological assessment. We used random effects linear regression analysis, and Cox proportional hazards analysis to determine whether or not education and/or premorbid IQ were independently associated with cognitive decline, global progression of AD, and survival. RESULTS: When the baseline AMNART score was included in regression models along with education and other demographic variables, AMNART score, but not education, was associated with a higher baseline score and slower rate of decline in MMSE and ADAS-Cog scores, and the Clinical Dementia Rating sum of boxes score. Neither higher premorbid IQ nor higher education was associated with longer survival. CONCLUSIONS: We conclude that a baseline AMNART score is a better predictor of cognitive change in AD than education, but neither variable is associated with survival after diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».