Neurodegenerative Patterns of Cognitive Clusters of Early-Onset Alzheimer’s Disease Subjects: Evidence for Disease Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Alzheimer's disease (AD) with onset before 65 (early-onset AD [EOAD]) occurs in approximately 6% of cases and can affect nonmemory domains. Here, we analyze patterns of impairment in amnestic EOAD individuals using data-driven statistical analyses. METHODS: Cognitive data of 146 EOAD subjects were Z-normalized to 395 cognitively normal (CN) individuals. Domain-averaged Z-scores were adjusted for age, sex, and education followed by Wald cluster analysis of residuals. Magnetic resonance imaging and positron emission tomography comparisons of EOAD clusters to age-matched CN were done using Statistic Parametric Mapping 8. Cluster-level-family-wise error (p < 0.05) correction was applied. Mixed-effect models were used to compute longitudinal change across clusters. RESULTS: Scree plot using the pseudo-T-squared suggested a 4-cluster solution. Cluster 1 (memory-predominant impairment) showed atrophy/hypometabolism in medial/lateral temporal, lateral parietal, and posterior cingulate regions. Cluster 2 (memory/visuospatial-predominant) showed atrophy/hypometabolism of medial temporal, temporoparietal, and frontal cortices. Cluster 3 (memory, language, and executive function) and Cluster 4 (globally impaired) manifested atrophy and hypometabolism throughout the brain. Longitudinally between-cluster differences in the visuospatial and language/executive domains were significant, suggesting phenotypic variation. CONCLUSION: We observed significant heterogeneity in cognitive presentation among amnestic EOAD subjects and patterns of atrophy/hypometabolism in each cluster in agreement with the observed cognitive phenotype.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».