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Enregistrement W2980520829 · doi:10.1016/j.jalz.2019.06.807

P1‐252: NEURODEGENERATION MEDIATES AND MODERATES THE EFFECT OF AMYLOID AND TAU ON LONGITUDINAL COGNITION IN MILD COGNITIVE IMPAIRMENT

2019· article· en· W2980520829 sur OpenAlexaff
Kok Pin Ng, Grand H.‐L. Cheng, Chathuri Yatawara, Pedro Rosa‐Neto, Serge Gauthier, Nagaendran Kandiah

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationNeuroscienceCognitionPsychologyCognitive declineAlzheimer's diseaseDiseaseMedicineDementiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While recent literature proposes a temporal evolution of amyloid-β (A), tau (T) and neurodegeneration (N) in Alzheimer's disease (AD), the interplay of ATN pathophysiology on cognition in mild cognitive impairment (MCI) remains unclear. Given that abnormalities in CSF AD biomarkers occur early and precede their respective imaging biomarkers, CSF constitute a valuable strategy to evaluate the causative relationship between ATN pathophysiology and cognitive symptoms in the MCI stage. 319 MCI individuals with baseline and 2-year CSF and neuropsychological assessments were studied. Mediation and moderation analysis evaluated the role of neurodegeneration in the effects of amyloid-β and tau leading to memory and executive function (EF) decline at 2 years. A mediating effect of neurodegeneration is observed: higher tau is related to poorer memory function at 2 years via higher neurodegeneration (Figure). Neurodegeneration also moderates the effects of tau on memory function and amyloid-β on EF at 2 years. When neurodegeneration is low, higher tau is associated with poorer memory and greater decline in memory over 2 years, while higher amyloid-β load is associated with greater decline in EF over 2 years.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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