0291 Degraded Fractal Activity Regulation Predicts Elevated Risk of Alzheimer’s Disease in the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Healthy physiological systems exhibit fractal regulation, generating similar fluctuation patterns in physiological outputs across different time scales from seconds to hours. Evidence indicates a mechanistic link between fractal regulation and sleep/circadian control, both degraded with aging and in Alzheimer’s disease (AD). Recent studies showed that sleep and circadian disturbances may be early signs of AD. We tested whether degraded fractal regulation predicts AD risk. We examined 1,097 older adults (844 females) in the Rush Memory and Aging Project who have undergone annual neuropsychological tests to assess their cognitive status for up to 11 years. These subjects were non-demented and aged between 65–100 years old at baseline. Motor activity was monitored on the wrist continuously for up to 10 days at baseline. Detrended fluctuation analysis was performed to obtain a metric α that quantifies fractal temporal correlations of motor activity at time scales ~0.1–1.5h. Cox proportional hazards models were performed to examine the associations of α with incident AD and incident mild cognitive impairment (MCI). Linear mixed effect models were used to examine the associations of α with cognitive decline. Of the 1,097 participants, 220 developed AD (4.6 ± 2.8 [SD] years after baseline). For 1-SD decrease in α (~0.06), the risk of AD increased by 1.31-fold (95% CI: 1.15–1.49, p<0.0001) after adjusting for age, sex, and education. The association remained after further accounting for physical activity, sleep fragmentation, or stability of daily activity rhythms. Consistently, with 1-SD decrease in α, the risk of MCI increased by 1.15-fold (95% CI: 1.02–1.29, p=0.018); and the annual cognitive decline was accelerated by 12.5% that was equivalent to the effect of being 2 years older. Degraded fractal regulation predicts increased AD risk that is independent of other AD risk factors including age, physical activity, sleep, and stability of daily activity rhythms. This work was supported by NIH grants R01AG048108, R00HL102241, P01AG009975, R01AG017917, and R01NS078009.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».