<i>APOE</i> ε4, white matter hyperintensities, and cognition in Alzheimer and Lewy body dementia
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine if APOE ε4 influences the association between white matter hyperintensities (WMH) and cognitive impairment in Alzheimer disease (AD) and dementia with Lewy bodies (DLB). Methods A total of 289 patients (AD = 239; DLB = 50) underwent volumetric MRI, neuropsychological testing, and APOE ε4 genotyping. Total WMH volumes were quantified. Neuropsychological test scores were included in a confirmatory factor analysis to identify cognitive domains encompassing attention/executive functions, learning/memory, and language, and factor scores for each domain were calculated per participant. After testing interactions between WMH and APOE ε4 in the full sample, we tested associations of WMH with factor scores using linear regression models in APOE ε4 carriers (n = 167) and noncarriers (n = 122). We hypothesized that greater WMH volume would relate to worse cognition more strongly in APOE ε4 carriers. Findings were replicated in 198 patients with AD from the Alzheimer9s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI-I), and estimates from both samples were meta-analyzed. Results A significant interaction was observed between WMH and APOE ε4 for language, but not for memory or executive functions. Separate analyses in APOE ε4 carriers and noncarriers showed that greater WMH volume was associated with worse attention/executive functions, learning/memory, and language in APOE ε4 carriers only. In ADNI-I, greater WMH burden was associated with worse attention/executive functions and language in APOE ε4 carriers only. No significant associations were observed in noncarriers. Meta-analyses showed that greater WMH volume was associated with worse performance on all cognitive domains in APOE ε4 carriers only. Conclusion APOE ε4 may influence the association between WMH and cognitive performance in AD and DLB.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».