Deficit in Central Auditory Processing as a Biomarker of Pre-Clinical Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Prevention of dementia due to Alzheimer's disease (d/AD) requires interventions that slow the disease process prior to symptom onset. To develop such interventions, one needs metrics that assess pre-symptomatic disease progression. Familiar measures of progression include cerebrospinal fluid (CSF) biochemical and imaging analyses, as well as cognitive testing. Changes in the latter can sometimes be difficult to distinguish from effects of "normal" aging. A different approach involves testing of "central auditory processing" (CAP), which enables comprehension of auditory stimuli amidst a distracting background (e.g., conversation in a noisy bar or restaurant). Such comprehension is often impaired in d/AD. Similarly, effortful or diminished auditory comprehension is sometimes reported by cognitively healthy elders, raising the possibility that CAP deficit may be a marker of pre-symptomatic AD. In 187 cognitively and physically healthy members of the aging, AD family history-positive PREVENT-AD cohort, we therefore evaluated whether CAP deficits were associated with known markers of AD neurodegeneration. Such markers included CSF tau concentrations and magnetic resonance imaging volumetric and cortical thickness measures in key AD-related regions. Adjusting for age, sex, education, pure-tone hearing, and APOEɛ4 status, we observed a persistent relationship between CAP scores and CSF tau levels, entorhinal and hippocampal cortex volumes, cortical thickness, and deficits in cognition (Repeatable Battery for Assessment of Neuropsychological Status total score, and several of its index scales). These cross-sectional observations suggest that CAP may serve as a novel metric for pre-symptomatic AD pathogenesis. They are therefore being followed up longitudinally with larger samples.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».