MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2982354078 · doi:10.1101/822809

The Longitudinal Assessment of Neuropsychiatric Symptoms in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s disease and their Association with White Matter Hyperintensities in the National Alzheimer’s Coordinating Center’s Uniform Data Set

2019· preprint· en· W2982354078 sur OpenAlexaff
Cassandra Jessica Anor, Mahsa Dadar, D. Louis Collins, Maria Carmela Tartaglia

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalOccupational Cancer Research CentreUniversity of TorontoMcGill UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrritabilityHyperintensityDementiaMedicineAlzheimer's diseaseInternal medicineDiseasePsychologyPsychiatryCognitionMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Introduction Neuropsychiatric symptoms (NPS) are common in all dementias, including those with Alzheimer’s disease (AD). NPS contribute to patients’ distress, caregiver burden, and can lead to institutionalization. White matter hyperintensities (WMH) are a common finding on MRI usually indicative of cerebrovascular disease and have been associated with certain NPS. The aim of this study was two-fold. Firstly, we assessed the relationship between WMH load and NPS severity in MCI due to AD (MCI-AD) and AD. Secondly, we assessed the ability of WMH to predict the development and progression of NPS in these participants. Data was obtained from the National Alzheimer’s Coordinating Center. Methods WMH were obtained from baseline MRIs and quantified using an automated segmentation technique. NPS were measured using the Neuropsychiatric Inventory (NPI). Mixed effect models and correlations were used to determine the relationship between WMH load and NPS severity scores. Results Cross-sectional analysis showed no significant association between NPS and WMH at baseline. Longitudinal mixed effect models, however, revealed a significant relationship between increase in NPI total scores and baseline WMH load (p=0.014). There was also a significant relationship between increase in irritability severity scores over time and baseline WMH load (p= 0.009). Trends were observed for a relationship between increase in agitation severity scores and baseline WMH load (p=0.058). No other NPS severity scores were significantly associated with baseline WMH load. The correlation plot analysis showed that baseline whole brain WMH predicted change in future NPI total scores (r=0.169, p=0.008). Baseline whole brain WMH also predicted change in future agitation severity scores (r= 0.165, p= 0.009). The temporal lobe WMH (r=0.169, p=0.008) and frontal lobe WMH (r=0.153, p=0.016) contributed most to this this change. Conclusion Irritability and agitation are common NPS and very distressful to patients and caregivers. Our findings of an increase in irritability severity over time as well as higher agitation severity scores at follow-up in participants with MCI-AD and AD with increased WMH loads have important implications for treatment, arguing for aggressive treatment of vascular risk factors in patients with MCI-AD and AD.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetDementia and Cognitive Impairment Research→Travaux en français237 207→