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Enregistrement W2606551040 · doi:10.1016/j.dadm.2017.04.004

Single‐nucleotide polymorphisms are associated with cognitive decline at Alzheimer's disease conversion within mild cognitive impairment patients

2017· article· en· W2606551040 sur OpenAlexafffund
Eunjee Lee, Kelly S. Giovanello, Andrew J. Saykin, Fengchang Xie, Dehan Kong, Yue Wang, Liuqing Yang, Joseph G. Ibrahim, P. Murali Doraiswamy, Hongtu Zhu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Diagnosis Assessment & Disease Monitoring · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthTakeda Pharmaceutical CompanyIXICOServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaMedpaceF. Hoffmann-La RocheSynarcUniversity of Southern CaliforniaGenentechCancer Prevention and Research Institute of TexasNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbFoundation for the National Institutes of HealthGE HealthcareAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsMerckAlzheimer's AssociationNational Science Foundation
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismCognitive impairmentCognitionCognitive declineDiseaseMedicineInternal medicineAlzheimer's diseaseDementiaOncologyGeneticsPsychiatryBiologyGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The growing public threat of Alzheimer's disease (AD) has raised the urgency to quantify the degree of cognitive decline during the conversion process of mild cognitive impairment (MCI) to AD and its underlying genetic pathway. The aim of this article was to test genetic common variants associated with accelerated cognitive decline after the conversion of MCI to AD. METHODS: In 583 subjects with MCI enrolled in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI; ADNI-1, ADNI-Go, and ADNI-2), 245 MCI participants converted to AD at follow-up. We tested the interaction effects between individual single-nucleotide polymorphisms and AD diagnosis trajectory on the longitudinal Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognition scores. RESULTS: , which are directly or indirectly related to MCI conversion to AD. DISCUSSION: This genome-wide association study sheds light on a genetic mechanism of longitudinal cognitive changes during the transition period from MCI to AD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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