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Enregistrement W2463966849 · doi:10.1016/j.jalz.2015.06.885

P3‐019: An Alzheimer's genetic risk composite, but not ApoE, intensifies diabetes‐related neurocognitive slowing in nondemented older adults

2015· article· en· W2463966849 sur OpenAlexaff
G. Peggy McFall, Shraddha Sapkota, Sandra A. Wiebe, Kaarin J. Anstey, Roger A. Dixon

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveApolipoprotein EType 2 diabetesMedicinePsychologyCognitive declineDiseaseOncologyGerontologyInternal medicineDementiaDiabetes mellitusDemographyCognitionPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Risk factors (and their synergistic interactions) associated with Alzheimer's disease (AD) may predict normal or preclinical deficits and decline. Although ApoE (rs429358, rs7412) is the gene most consistently linked with AD risk, genome-wide association studies have identified others, including CLU (rs11136000), CR1 (rs6656401), and PICALM (rs541458). Type 2 diabetes (T2D) is a risk factor for AD and for increased cognitive deficits in nondemented older adults. We examined if the effect of diabetes on neurocognitive speed performance (level) and longitudinal change was intensified by (a) genetic risk from each of the four variants independently or (b) an AD Genetic Risk Composite (AGRC) representing combined risk from all four variants. This longitudinal design included non-demented older adults (n=591, baseline M age=69, age range 53–91, 68% women, 8% with T2D) followed over 9 years. Saliva was processed with standard procedures from Oragene-DNA Genotek. Genotyping was carried out using a PCR-RFLP strategy. The AGRC was created by summing allelic risk across the four specified genotypes: 0=no risk, 1=moderate risk, 2=full risk and then grouped into low and high risk using median split (Mdn=3.0). Statistical analyses included latent growth modeling testing independent and interactive effects on level (centering age=75) and change using a confirmed neurocognitive speed latent variable consisting of choice reaction time, sentence verification, and lexical decision measures. First, adults with T2D exhibited slower speed performance at age 75 than adults without T2D (b=.494, p=.007). Second, none of the genetic risk variants showed independent effects on speed performance or change. Third, interaction analyses (e.g., T2D x ApoE) showed no magnification of speed decrements. Fourth, intensification interaction analyses (T2D x AGRC) showed that adults in the high risk AGRC group with T2D exhibited significantly greater 9-year decline in speed (b=.048, p=.004). Finally, education and pulse pressure where significant covariates but did not alter the observed effects. Independently, as expected, diabetes was associated with cognitive slowing in nondemented aging. Only the AD Genetic Risk Composite, not ApoE or other variants, intensified the effects of T2D on neurocognitive speed in the form of exacerbated slowing over 9 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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