131TNF Inhibitors for the Prevention of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alzheimer’s disease (AD) is the most common cause of dementia, affecting over 26 million people worldwide. A raised level of the proinflammatory cytokine, tumour necrosis factor-alpha (TNF-alpha) has been observed in the AD brain, highlighting the importance of neuroinflammation in the progression of AD and prompting the study of different anti-inflammatory treatments. TNF inhibitors (TNFi) are an established treatment for Rheumatoid Arthritis (RA); recently it was published that RA patients on TNFi have a lower incidence of dementia compared to those on traditional disease modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs). Methods: This is a longitudinal observational study which will compare cognitive decline in RA participants with mild cognitive impairment (MCI) who are on TNFi to those on DMARDs. Participants > 55 years of age will be recruited from rheumatology clinics. Consenting participants will be screened using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Those scoring ≤27/30 will be eligible to continue in the study as this cut off score is indicative of MCI. Cognitive assessments will be carried out at baseline using the Free and Cued Selective Reminding Test (FCSRT) and will be followed up at 6, 12 and 18 months. After the 18-month period, statistical analysis will be conducted to calculate the difference in mean FCSRT score between the TNFi and DAMRD groups. Results: The hypothesis for this study is that TNFi reduce the rate of cognitive decline in RA patients with MCI compared to DMARDs. Results of this study will be published in due course and shared with both AD and RA research communities at international conferences like the Alzheimer’s Association and the British society of Rheumatology. Conclusion: Without appropriate intervention the incidence of AD is estimated to rise dramatically in the coming years. If this study yields successful results, it would suggest the potential utility of TNFi as a preventative treatment for AD.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».