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Enregistrement W2898821388 · doi:10.1002/ajmg.b.32684

Association of Alzheimer's genetic loci with mild behavioral impairment

2018· article· en· W2898821388 sur OpenAlexafffund
Shea J. Andrews, Zahinoor Ismail, Kaarin J. Anstey, Moyra E. Mortby

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part B Neuropsychiatric Genetics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilAlzheimer SocietyHotchkiss Brain Institute
Mots-clésDementiaAssociation (psychology)PsychologyLogistic regressionDiseaseCognitionClinical psychologyEtiologyRisk factorCognitive declineMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild behavioral impairment (MBI) describes the emergence of later-life neuropsychiatric symptoms (NPS) as an at-risk state for incident cognitive decline and dementia, and for some as a potential manifestation of prodromal dementia. How NPS mechanistically link to the development of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease (AD) is not fully understood, with potential mechanisms including shared risk factors related to both NPS and cognitive impairment, or AD pathology promoting NPS. This is the first exploratory study to examine whether AD genetic loci as a genetic risk score (GRS), or individually, are a shared risk factor with MBI. Participants were 1,226 older adults (aged 72-79; 738 males; 763 normal cognition) from the Personality and Total Health Through Life project. MBI was approximated in accordance with Criterion 1 of the ISTAART-AA diagnostic criteria using a transformation algorithm for the neuropsychiatric inventory. A GRS was constructed from 25 AD risk loci. Binomial logistic regression adjusting for age, gender, and education examined the association between GRS and MBI. A higher GRS and APOE*ε4 were associated with increased likelihood of affective dysregulation. Nominally significant associations were observed between MS4A4A-rs4938933*C and MS4A6A-rs610932*G with a reduced likelihood of affective dysregulation; ZCWPW1-rs1476679*C with a reduced likelihood of social inappropriateness and abnormal perception/thought content; BIN1-rs744373*G and EPHA1-rs11767557*C with higher likelihood of abnormal perception/thought content; NME8-rs2718058*G with a reduced likelihood of decreased motivation. These preliminary findings suggest a common genetic etiology between MBI and traditionally recognized cognitive problems observed in AD and improve our understanding of the pathophysiological features underlying MBI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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