P2–386: Frailty in relation to neuropathological markers of Alzheimer's disease: Evidence from a transgenic mouse model
Notice bibliographique
Résumé
In humans, frailty, quantified by the frailty index, is associated with risk of all causes of late-life cognitive impairment, including Alzheimer's disease (AD). This study investigated the relationship between a frailty index and neuropathological features of AD in a transgenic mouse model. Eleven male APPSWE/PSEN1de9 mice (6–13.5 mos), which exhibit accumulation of amyloid plaque similar to humans, were investigated. The frailty index was created by combining 24 potential health deficits (e.g. abnormal activity levels, % fat, bone mineral density, blood glucose). Each mouse's frailty index score was the proportion of deficits relative to the total number of measures. The association between the frailty index, age, and amyloid-beta plaque load was tested using correlations. The relationship between the frailty index and amyloid-beta plaque load was tested for an exponential fit. The frailty index and age were significantly correlated (r=0.75, p=0.009). Amyloid-beta plaque load was significantly correlated with the frailty index (r=0.73, p=.0.01). While there was a trend toward plaque load increasing with age, this correlation was insignificant (p=0.09) Plaque load increased exponentially in relation to increasing values of the frailty index. Amyloid-beta plaque load appears to have a stronger relationship with the frailty index than with age. The mechanism(s) by which neuropathological disease burden is associated with frailty regardless of chronological age requires further investigation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».