Effect of Education on Alzheimer’s Disease-Related Neuroimaging Biomarkers in Healthy Controls, and Participants with Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive reserve is the acquired capacity reflecting a functional brain adaptability/flexibility in the context of aging. Educational attainment is thought to be among the most important factors that contribute to cognitive reserve. OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate the relationships among duration of education and Alzheimer's disease (AD) related neuroimaging biomarkers such as amyloid-β deposition, glucose metabolism, and brain volumes in each stage of AD. METHODS: We reanalyzed a part of the datasets of the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Participants were between 55 and 90 years of age and diagnosed as one of the following: healthy controls (HC), mild cognitive impairment (MCI), or AD. Multiple regression analyses were conducted to examine the relationships among duration of education and amyloid-β deposition (n = 825), brain metabolism (n = 1,304), and brain volumes (n = 1,606) among three groups using data for 18F-Florbetapir (AV-45) imaging, fludeoxyglucose (FDG) positron emission tomography, and T1-weighted magnetic resonance imaging. RESULTS: Duration of education had no correlations with amyloid-β deposition or brain metabolism in any groups. However, duration of education was positively associated with the total brain volume only in participants with MCI. CONCLUSIONS: Our findings suggest that education may exert a protective effect on total brain volume in the MCI stage but not in HC or AD. Thus, education may play an important role in preventing the onset of dementia through brain reserve in MCI.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».