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Enregistrement W3112026901 · doi:10.1002/alz.041544

Memory complaints are associated with impaired working memory and reduced frontal cortical thickness in mid‐life surgically menopausal women

2020· article· en· W3112026901 sur OpenAlexaff
Rebekah Reuben, Anne Almey, Nicole Gervais, April Au, Annie Duchesne, Laura Gravelsins, Alana Brown, Courtney Kannampuzha, Mateja Perović, Marcus Q. Bernardini, Andrea Eisen, Wendy S. Meschino, William D. Foulkes, Cheryl L. Grady, Gillian Einstein

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensBaycrest HospitalMcGill UniversityNorth York General HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Northern British ColumbiaSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive declineCognitionMemory clinicEffects of sleep deprivation on cognitive performancePsychologyNeuropsychologyMedicineHippocampusAudiologyCohortVerbal memoryWorking memoryCognitive impairmentInternal medicineDementiaDiseaseNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD)‐related brain pathology is observed in participants within the normal ranges of cognitive assessments (Delacourte et al., 1999). Consequently, there is increased interest in subjective cognitive decline (SCD), a self‐experienced decline in cognition, as an early risk factor (Jessen et al., 2014). SCD is associated with earlier conversion to mild cognitive impairment (MCI) and AD (Jessen et al., 2010; Reisberg et al., 2010), poorer performance on cognitive tasks, and cortical thinning in AD‐related regions (Schultz et al., 2015; Sánchez‐Benavides et al., 2018). Women with surgical menopause prior to age 50 have an increased risk of AD (Rocca et al., 2007). Women with bilateral salpingo‐oophorectomy (BSO) without estradiol (E2) therapy in mid‐life show decreases in WM performance and volumetric declines in the frontal cortex and hippocampus compared to controls (Almey et al., 2018; Gervais et al., 2018). Method The current study evaluated the association of memory complaints with WM performance and frontal cortical thickness in a mid‐life cohort of at‐risk women with BSO. Participants with memory complaints (n = 42) and without (n = 30) completed demographics and neuropsychological tasks to assess WM. A subset of these participants with memory complaints (n = 11) and without (n = 14) were scanned using a 3T Siemens scanner, and cortical thickness was obtained from T1‐weighted scans using CIVET 2.1.1 (Ad‐Dab’bagh et al., 2005). Analyses were performed using R 1.1.4 (R Core Team, 2018). Result Our analyses revealed participants with memory complaints performed significantly worse on WM tasks than those without. Furthermore, we found participants with memory complaints had significantly thinner cortices within the left ventrolateral prefrontal cortex (vlPFC), a region associated with WM (Badre & Wagner, 2007). Conclusion Our preliminary results demonstrate memory complaints are associated with impaired WM performance and frontal cortical thinning in women with BSO. The results suggest that women with surgical menopause and memory complaints show differences associated with SCD in WM function and frontal cortical structure at an early age (Wang et al., 2004). Ongoing research is evaluating effects of memory complaints on cognition and brain structure within spontaneously menopausal women in the COMPASS‐ND database (CCNA, 2020).

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,224 · 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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