Relationship between frailty and Alzheimer's disease biomarkers: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frailty and dementia appear to be closely linked, although mechanisms remain unclear. The objective was to conduct a scoping review of the association between frailty and Alzheimer's disease (AD) biomarkers in humans. METHODS: Three databases, PubMed, PsycINFO, and Embase, were searched for articles using the following search terms: "frail elderly", "Alzheimer's disease", "dementia biomarkers" and their synonyms. Inclusion was limited to original research in humans published before 2017, which included a frailty measure and AD biomarker (fluid markers, neuroimaging, and neuropathology). RESULTS: Five hundred twenty-two articles were identified and screened; 10 were included. Most were cross-sectional (n = 6), measured the frailty phenotype (n = 6), and included people with dementia (n = 7). Biomarkers examined were postmortem AD pathology (n = 3), brain atrophy (n = 5), and in vivo fluid markers (n = 2). Eight studies reported that increased frailty was associated with at least one biomarker abnormality. DISCUSSION: Evidence is limited and suffers from design limitations but suggests that frailty and AD biomarkers are closely linked. Longitudinal research examining multiple biomarkers and frailty is warranted.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».