O2‐05‐07: The neuropathological features associated with Alzheimer's disease diagnosis in the oldest old versus the young old
Notice bibliographique
Résumé
Most studies that have investigated the neuropathological features of Alzheimer's disease (AD) have examined the young-old (65-85 years of age). However, the oldest old are the fastest growing demographic and have especially high risk for developing AD. The few studies of the neuropathological features of dementia in the oldest old have been small and have focused on few neuropathological features. The objective of this study was to examine whether the association between neuropathological features and clinical AD diagnosis varies by age (young-old: 70-79 years, oldest old: ≥90 years). We examined 5021 people (age ≥ 70 at death) from the National Alzheimer's Coordinating Center database who had a clinical diagnosis of normal cognition (within 1 year prior to death) or AD and a neuropathological examination post mortem. We analyzed the association between neurofibrillary tangles (NFT), neuritic plaques (NP), diffuse plaques, amyloid angiopathy, Lewy Bodies (LB), large infarcts, atherosclerosis, and lacunes and diagnosis of AD using logistic regressions. We used an interaction to examine the effect of age and receiver operating characteristic (ROC) analysis to evaluate the predictive value of the model. Of the participants, 56% were female, 18% were ≥90 years, and 82% had a diagnosis of AD. All neuropathological features except large infarcts and lacunes were positively associated with AD. The relationship between most neuropathological features and AD was attenuated in the oldest old compared to the young-old. Correspondingly, the predictive value of the model with all neuropathic features included was worse in the oldest old (ROC area under the curve, 95% confidence interval: 0.83, 0.79-0.87) compared to young old (0.92, 0.89-0.96). Neuropathological features appear to be less predictive of AD in the oldest old compared to the young old. The explanations for this difference are not clear but may be attributed to survival bias, different biology, or genetic factors.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».