Racial Differences in the Effect of APOE-ε4 Genotypes on Trail Making Test Part B in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The trail making test part B (TMT-B) evaluates "executive" functions, memory, and sensorimotor functions. No previous studies were found to examine the longitudinal effect of apolipoprotein E epsilon 4 (APOE-ε4) genotypes on the TMT-B scores in Alzheimer’s disease (AD), and/or mild cognitive impairment (MCI) participants. This study used data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI): 482 participants with AD, 503 with cognitive normal (CN), 1,293 with MCI at baseline and follow-up of four years. The multivariable linear mixed model was used to determine the longitudinal changes in the TMT-B scores. The individuals with 1 or 2 APOE-ε4 alleles revealed significantly higher TMT-B scores (poor cognitive function) compared with individuals without APOE-ε4 allele at baseline and four follow-up visits (all p values < 0.0001). Compared with Whites, non-Hispanic African American and Hispanic populations had higher TMT-B scores (p = 0.0007 and 0.0044, respectively). Furthermore, stratified by diagnosis, the African American CN group had the highest TMT-B scores (p < 0.0001) and the Hispanic AD group had higher TMT-B scores (p = 0.0123) compared with Whites, while both African American and Hispanic MCI groups had higher TMT-B scores compared with Whites (p = 0.162 and 0.0274, respectively). In addition, stratified by racial groups, the subjects with APOE-ε4-homozgous and APOE-ε4-heterozgous showed higher TMT-B scores compared with subjects who carry zero APOE-ε4 allele just in Whites (p = 0.0023 and 0.0003, respectively); whereas there was no difference among APOE-ε4 genotypes in AA and Hispanics. In conclusion, the APOE-ε4 allele was associated with increased TMT-B scores but such associations varied by racial groups.
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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 | 0,000 | 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 ».