Apathy predicts rate of cognitive decline over 24 months in premanifest Huntington's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment is a core feature of Huntington's disease (HD), however, the onset and rate of cognitive decline is highly variable. Apathy is the most common neuropsychiatric symptom of HD, and is associated with cognitive impairment. The aim of this study was to investigate apathy as a predictor of subsequent cognitive decline over 2 years in premanifest and early HD, using a prospective, longitudinal design. METHODS: A total of 118 premanifest HD gene carriers, 111 early HD and 118 healthy control participants from the multi-centre TRACK-HD study were included. Apathy symptoms were assessed at baseline using the apathy severity rating from the Short Problem Behaviours Assessment. A composite of 12 outcome measures from nine cognitive tasks was used to assess cognitive function at baseline and after 24 months. RESULTS: In the premanifest group, after controlling for age, depression and motor signs, more apathy symptoms predicted faster cognitive decline over 2 years. In contrast, in the early HD group, more motor signs, but not apathy, predicted faster subsequent cognitive decline. In the control group, only older age predicted cognitive decline. CONCLUSIONS: Our findings indicate that in premanifest HD, apathy is a harbinger for cognitive decline. In contrast, after motor onset, in early diagnosed HD, motor symptom severity more strongly predicts the rate of cognitive decline.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».