Association of education with Aβ burden in preclinical familial and sporadic Alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine whether years of education and the ε4 risk allele at APOE influence β-amyloid (Aβ) pathology similarly in asymptomatic individuals with a family history of sporadic Alzheimer disease (AD) and presymptomatic autosomal dominant AD mutation carriers. Methods We analyzed cross-sectional data from 106 asymptomatic individuals with a parental history of sporadic AD (PREVENT-AD cohort; age 67.28 ± 4.72 years) and 117 presymptomatic autosomal dominant AD mutation carriers (DIAN cohort; age 35.04 ± 9.43 years). All participants underwent structural MRI and Aβ-PET imaging. In each cohort we investigated the influence of years of education, APOE ε4 status, and their interaction on Aβ-PET. Results Asymptomatic individuals with a parental history of sporadic AD showed increased Aβ burden associated with APOE ε4 carriage and lower level of education, but no interaction between these. Presymptomatic mutation carriers of autosomal dominant AD showed no relation between APOE ε4 and Aβ burden, but increasing level of education was associated with reduced Aβ burden. The association between educational attainment and Aβ burden was similar in the 2 cohorts. Conclusions While the APOE ε4 allele confers increased tendency toward Aβ accumulation in sporadic AD only, protective environmental factors, like increased education, may promote brain resistance against Aβ pathology in both sporadic and autosomal dominant AD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».