Plasma <scp>EGF</scp> and cognitive decline in Parkinson's disease and Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive decline occurs in multiple neurodegenerative diseases, including Alzheimer's disease (AD) and Parkinson's disease (PD). Shared underlying mechanisms may exist and manifest as shared biomarker signatures. Previously, we nominated plasma epidermal growth factor (EGF) as a biomarker predicting cognitive decline in patients with established PD. Here, we investigate EGF as a predictive biomarker in prodromal PD, as well as AD. METHODS: A cohort of PD patients (n = 236) was recruited to replicate our finding that low baseline EGF levels predict future cognitive decline. Additionally, plasma EGF and cognitive outcome measures were obtained from individuals with normal cognition (NC, n = 58), amnestic mild cognitive impairment (AD-MCI, n = 396), and Alzheimer's disease (AD, n = 112) in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort to investigate whether low EGF levels correlate with cognitive status and outcome in AD-MCI and AD. Third, plasma EGF and cognitive measures were evaluated in the high-risk asymptomatic Parkinson's Associated Risk Study (PARS) cohort (n = 165) to investigate the association of EGF and cognitive performance in a PD prodromal context. RESULTS: In both PD and AD-MCI, low baseline plasma EGF predicted poorer long-term cognitive outcomes. In asymptomatic individuals at highest risk for developing PD from the PARS cohort, low baseline plasma EGF associated with poorer performance in the visuospatial domain but not in other cognitive domains. INTERPRETATION: Low plasma EGF at baseline predicts cognitive decline in both AD and PD. Evidence for this signal may exist in prodromal stages of both diseases.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».