Biomarkers and phenotypic expression in Alzheimer’s disease: exploring the contribution of frailty in the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study aimed at investigating if the main biomarkers of Alzheimer’s disease (AD) neuropathology and their association with cognitive disturbances and dementia are modified by the individual’s frailty status. We performed a cross-sectional analysis of data from participants with normal cognition, mild cognitive impairment (MCI), and AD dementia enrolled in the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative 2 (ADNI2) study. Frailty was operationalized by computing a 40-item Frailty Index (FI). The following AD biomarkers were considered and analyzed according to the participants’ frailty status: CSF Aβ1-42, 181P-tau, and T-tau; MRI-based hippocampus volume; cortical glucose metabolism at the FDG PET imaging; amyloid deposition at the 18F-AV-45 PET imaging. Logistic regression models, adjusted for age, sex, and education, were performed to explore the association of biomarkers with cognitive status at different FI levels. Subjects with higher FI scores had lower CSF levels of Aβ1-42, hippocampus volumes at the MRI, and glucose metabolism at the FDG PET imaging, and a higher amyloid deposition at the 18F-AV-45 PET. No significant differences were observed among the two frailty groups concerning ApoE genotype, CSF T-tau, and P-tau. Increasing frailty levels were associated with a weakened relationship between dementia and 18F-AV-45 uptake and hippocampus volume and with a stronger relationship of dementia with FDG PET. Frailty contributes to the discrepancies between AD pathology and clinical manifestations and influences the association of AD pathological modifications with cognitive changes. AD and dementia should increasingly be conceived as “complex diseases of aging,” determined by multiple, simultaneous, and interacting pathophysiological processes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».