Genetic risk for Alzheimer disease, cognition and Mild Behavioral Impairment in healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild Behavioral Impairment (MBI) is a neuropsychiatric syndrome describing later-life emergent apathy, mood/anxiety symptoms, impulse dyscontrol, social inappropriateness and psychosis that are not attributable to psychiatric diagnoses. MBI is an at-risk state for incident cognitive decline and dementia, and is associated with dementia biomarkers including amyloid beta; and neurofilament light. Thus, MBI may be an early clinical marker of neurodegenerative disease. In this study, we hypothesized that stratification by MBI in a cognitively normal sample would moderate the signal between Alzheimer disease (AD) genetic risk and cognition. METHODS: Genetic, cognitive and MBI data was available for 3,126 PROTECT study participants over 50 without dementia. A general cognitive composite score was constructed based on scores on paired associates learning, digit span, self-ordered search and verbal reasoning. MBI was assessed using the MBI Checklist. Polygenic scores for AD were split by tertile (representing low, medium and high risk) and the sample was stratified by MBI into those with no symptoms and those with any symptoms. RESULTS: AD genetic risk was associated with poorer cognition in the MBI strata only (MBI: F(2,1746)=4.95, p=0.007; no MBI: F(2,1366)=0.72, p=0.49). The mean difference between low and high genetic risk groups was significant (p=0.005) and the standardised effect size in the MBI sample was higher than in the whole sample. CONCLUSIONS: These findings justify MBI screening to enrich samples with at-risk individuals, and underscore the importance of late-life neuropsychiatric symptoms in cognitive ageing.
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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 | 0,001 |
| 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 ».