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Enregistrement W3093084160 · doi:10.1101/2020.10.09.20209833

Investigating the relationship between IGF-I, -II and IGFBP-3 concentrations and later-life cognition and brain volume

2020· preprint· en· W3093084160 sur OpenAlexfundno aff
Antoine Salzmann, Dylan M. Williams, Marcus Richards, Dorina Cadar, Jonathan M. Schott, William Coath, Carole H. Sudre, Nish Chaturvedi, Victoria Garfield

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCalifornia State University, BakersfieldWolfson FoundationDrake FoundationEconomic and Social Research CouncilEuropean CommissionAlzheimer's SocietyMedical Research CouncilBiogenBritish Heart FoundationWeston Brain InstituteDementias Platform UKEngineering and Physical Sciences Research CouncilEli Lilly and CompanyAstraZenecaAvid RadiopharmaceuticalsDiabetes UK
Mots-clésNeuroimagingBrain sizeCognitionInsulinEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineCohortInternal medicinePsychologyMagnetic resonance imagingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The insulin/insulin-like signalling (IIS) pathways, including Insulin-like Growth Factors (IGFs), varies with age. However, their association with late-life cognition and neuroimaging parameters is not well characterised. Methods Using data from the British 1946 birth cohort we investigated associations of IGF-I, -II and IGFBP-3 (measured at 53 and 60-64 years) with cognitive performance (word learning test (WLT) and visual letter search (VLS) – at 60-64y and 69y) and cognitive state (Addenbrooke’s Cognitive Exam-III (ACE-III) - at 69-71y), and in a proportion, quantified neuroimaging measures (whole brain volume (WBV); white matter hyperintensity volume (WMHV); hippocampal volume (HV)). Regression models included adjustments for demographic, lifestyle and health factors. Results Higher IGF-I and IGF-II at 53y was associated with higher ACE-III scores (ß 0.07 95%CI [0.02,0.12]; score ACE-III 89.48 [88.86,90.1], respectively). IGF-II at age 53y was additionally associated with higher WLT scores (score WLT 20 [19.35,20.65]). IGFBP-3 at 60-64y was associated with favourable VLS score at 60-64y and 69y (ß 0.07 [0.01,0.12]; ß 0.07 [0.02,0.12], respectively), higher memory and cognitive state at 69y (ß 0.07 [0.01,0.12]; ß 0.07 [0.01,0.13], respectively) and reduced WMHV (ß -0.1, [-0.21,-0.00]). IGF-I/IGFBP-3 at 60-64y was associated with lower VLS scores at 69y (ß -0.08, [-0.15,-0.02]). Conclusions Increased measure in IIS parameters (IGF-I, -II and IGFBP-3) relate to better cognitive state in later life. There were apparent associations with specific cognitive domains (IGF-II relating to memory; IGFBP-3 to memory, processing speed and WMHV; and IGF-I/IGFBP-3 molar ratio with slower processing speed). IGFs and IGFBP-3 are associated with favourable cognitive function outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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