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Enregistrement W2765825720 · doi:10.1016/j.jalz.2017.06.1942

[P4–077]: ALZHEIMER's BIOMARKERS INTERACT DYNAMICALLY TO PREDICT COGNITIVE TRAJECTORIES DIFFERENTIALLY FOR COGNITIVELY EXCEPTIONAL, NORMAL, AND IMPAIRED GROUPS

2017· article· en· W2765825720 sur OpenAlexaff
G. Peggy McFall, Roger A. Dixon

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionEffects of sleep deprivation on cognitive performanceBiomarkerCognitive declineModerationPsychologyOncologyCognitive testDiseaseAudiologyMedicineInternal medicineGerontologyDementiaNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) risk-related biomarkers may be quantitatively modeled for independent or interactive effects on preclinical trajectories of cognitive change. Biomarkers may alter cognitive trajectories (a) independently as risk-reducing or risk-increasing and (b) interactively as risk-intensifying or protection-enhancing. Both modifiable (e.g., vascular health) and non-modifiable (e.g., genetic) biomarkers may exert effects differentially according to important selection classifications (e.g., sex, cognitive status). We examine a series of dynamic AD biomarker interactions (i.e., insulin degrading enzyme [IDE], pulse pressure [PP]) that predict non-demented cognitive performance and longitudinal change differentially for three cognitive status groups. The participants from the Victoria Longitudinal Study (n=623; 53–95 years, M=70.6) were objectively classified in three cognitive status groups: Cognitively Exceptional (CE, n=79), Cognitively Normal (CN, n=394), and Cognitively Impaired (CI, n=150). All participants contributed executive function (EF) performance (6 tests, one latent variable) on up to three waves across 9 years. Latent growth modeling (Mplus) was used for statistical evaluation. First, for the full sample, overall 40-year EF decrements were moderated by PP. Specifically, higher PP (worse vascular health) was associated with worse EF performance and steeper decline; establishing a benchmark dynamic biomarker fan effect. Second, further moderation by IDE showed a dynamic fan effect similar to the benchmark, although homozygote carriers of the risk-increasing allele (AA) had lower performance and steeper decline. Third, markedly differential biomarker interaction effects were observed for each cognitive status group. For the CE group, the dynamic fan effect was evident but at elevated levels and sustained slopes for all IDE x PP combinations. For the CN group, the pattern mirrored that of the overall benchmark with the AA genotype exhibiting steeper decline at all levels of PP. For the CI group, the dynamic fan effect exhibited lower performance, as well as consolidated and steeper decline. The beneficial effects of better vascular health are evident in genetically low risk and cognitively intact adults. However, once cognitive impairment is established vascular health plays an apparent but not significant role in aging decline. Dementia biomarkers from different modalities interact in distinct patterns across non-demented exceptional, normal, and impaired aging groups.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,014

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2017
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