<i>APOE</i> ε4, white matter hyperintensities, and cognition in Alzheimer and Lewy body dementia
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To determine if <i>APOE</i> ε4 influences the association between white matter hyperintensities (WMH) and cognitive impairment in Alzheimer disease (AD) and dementia with Lewy bodies (DLB). <h3>Methods</h3> A total of 289 patients (AD = 239; DLB = 50) underwent volumetric MRI, neuropsychological testing, and <i>APOE</i> 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 <i>APOE</i> ε4 in the full sample, we tested associations of WMH with factor scores using linear regression models in <i>APOE</i> ε4 carriers (n = 167) and noncarriers (n = 122). We hypothesized that greater WMH volume would relate to worse cognition more strongly in <i>APOE</i> 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. <h3>Results</h3> A significant interaction was observed between WMH and <i>APOE</i> ε4 for language, but not for memory or executive functions. Separate analyses in <i>APOE</i> ε4 carriers and noncarriers showed that greater WMH volume was associated with worse attention/executive functions, learning/memory, and language in <i>APOE</i> ε4 carriers only. In ADNI-I, greater WMH burden was associated with worse attention/executive functions and language in <i>APOE</i> 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 <i>APOE</i> ε4 carriers only. <h3>Conclusion</h3> <i>APOE</i> 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 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 ».