Partial Least Squares Analysis of Alzheimer’s Disease Biomarkers, Modifiable Health Variables, and Cognition in Older Adults with Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify novel associations between modifiable physical and health variables, Alzheimer's disease (AD) biomarkers, and cognitive function in a cohort of older adults with Mild Cognitive Impairment (MCI). METHODS: Metrics of cardiometabolic risk, stress, inflammation, neurotrophic/growth factors, AD, and cognition were assessed in 154 MCI participants (Mean age = 74.1 years) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Partial Least Squares analysis was employed to examine associations among these physiological variables and cognition. RESULTS: Latent variable 1 revealed a unique combination of AD biomarkers, neurotrophic/growth factors, education, and stress that were significantly associated with specific domains of cognitive function, including episodic memory, executive function, processing speed, and language, representing 45.2% of the cross-block covariance in the data. Age, body mass index, and metrics tapping basic attention or premorbid IQ were not significant. CONCLUSIONS: Our data-driven analysis highlights the significant relationships between metrics associated with AD pathology, neuroprotection, and neuroplasticity, primarily with tasks tapping episodic memory, executive function, processing speed, and verbal fluency rather than more basic tasks that do not require mental manipulation (basic attention and vocabulary). These data also indicate that biological metrics are more strongly associated with episodic memory, executive function, and processing speed than chronological age in older adults with MCI.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».