Resilience to Plasma and Cerebrospinal Fluid Amyloid-β in Cognitively Normal Individuals: Findings From Two Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To define resilience metrics for cognitive decline based on plasma and cerebrospinal fluid (CSF) amyloid-β (Aβ) and examine the demographic, genetic, and neuroimaging factors associated with interindividual differences among metrics of resilience and to demonstrate the ability of such metrics to predict the diagnostic conversion to mild cognitive impairment (MCI). Methods: In this study, cognitively normal (CN) participants with Aβ-positive were included from the Sino Longitudinal Study on Cognitive Decline (SILCODE, n = 100) and Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI, n = 144). Using a latent variable model of data, metrics of resilience [brain resilience (BR), cognitive resilience (CR), and global resilience (GR)] were defined based on the plasma Aβ and CSF Aβ. Linear regression analyses were applied to investigate the association between characteristics of individuals (age, sex, educational level, genetic, and neuroimaging factors) and their resilience. The plausibility of these metrics was tested using linear mixed-effects models and Cox regression models in longitudinal analyses. We also compared the effectiveness of these metrics with conventional metrics in predicting the clinical progression. Results: Although individuals in the ADNI cohort were older (74.68 [5.65] vs. 65.38 [4.66], p < 0.001) and had higher educational levels (16.3 [2.6] vs. 12.6 [2.8], p < 0.001) than those in the SILCODE cohort, similar loadings between resilience and its indicators were found within both models. BR and GR were mainly associated with age, women, and brain volume in both cohorts. Prediction models showed that higher CR and GR were related to better cognitive performance, and specifically, all types of resilience to CSF Aβ could predict longitudinal cognitive decline. Conclusion: Different phenotypes of resilience depending on cognition and brain volumes were associated with different factors. Such comprehensive resilience provided insight into the mechanisms of susceptibility for Alzheimer's disease (AD) at the individual level, and interindividual differences in resilience had the potential to predict the disease progression in CN people.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».