Weight Loss is a Preclinical Signal of Cerebral Amyloid Deposition and Could Predict Cognitive Impairment in Elderly Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher late-life body mass index (BMI) was associated with reduced risk of Alzheimer's disease (AD), which might be explained by a reverse causal relationship. OBJECTIVE: To investigate whether weight loss was a preclinical manifestation of AD pathologies and could be a predictor of cognitive impairment. METHODS: A total of 1,194 participants (mean age = 73.2 [range: 54 to 91] years, female = 44.5%) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) were grouped according to AD biomarker profile as indicated by amyloid (A) and tau (TN) status and clinical stage by clinical dementia rating (CDR). BMI across the biomarker-defined clinical stages was compared with Bonferroni correction. Pearson correlation analysis was performed to test the relationship between the amyloid change by PET and the BMI change. Multiple regression models were used to explore the influences of amyloid pathologies on BMI change as well as the effects of weight loss on longitudinal changes of global cognitive function. RESULTS: BMI was significantly decreased in AD preclinical stage (amyloid positive [A+] and CDR = 0) and dementia stage (A+/TN+ and CDR = 0.5 or 1), compared with the healthy controls (A-/TN-and CDR = 0, p < 0.005), while no significant differences were observed between preclinical AD and AD dementia. Amyloid PET change was inversely correlated with BMI change (p = 0.023, β= -14). Individuals in amyloid positive group exhibited faster weight loss (time×group interaction p = 0.019, β= -0.20) compared to the amyloid negative group. Greater weight loss predicted higher risk of developing cognitive disorders. CONCLUSION: Elders who experienced greater weight loss might belong to preclinical stage of AD and could be targeted for primary prevention of the disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».