Patterns of progressive atrophy vary with age in Alzheimer's disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Age is not only the greatest risk factor for Alzheimer's disease (AD) but also a key modifier of disease presentation and progression. Here, we investigate how longitudinal atrophy patterns vary with age in mild cognitive impairment (MCI) and AD. Data comprised serial longitudinal 1.5-T magnetic resonance imaging scans from 153 AD, 339 MCI, and 191 control subjects. Voxel-wise maps of longitudinal volume change were obtained and aligned across subjects. Local volume change was then modeled in terms of diagnostic group and an interaction between group and age, adjusted for total intracranial volume, white-matter hyperintensity volume, and apolipoprotein E genotype. Results were significant at p < 0.05 with family-wise error correction for multiple comparisons. An age-by-group interaction revealed that younger AD patients had significantly faster atrophy rates in the bilateral precuneus, parietal, and superior temporal lobes. These results suggest younger AD patients have predominantly posterior progressive atrophy, unexplained by white-matter hyperintensity, apolipoprotein E, or total intracranial volume. Clinical trials may benefit from adapting outcome measures for patient groups with lower average ages, to capture progressive atrophy in posterior cortices.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».