Self-reported word-finding complaints are associated with cerebrospinal fluid beta-amyloid and atrophy in cognitively normal older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Self-reported language complaints, and more specifically word-finding difficulties, are among the most frequent cognitive complaints in cognitively normal older adults (CN). The clinical significance of elevated self-reported word-finding complaints in CN is still a matter of debate. The present study aims at characterizing word-finding complaints in CN, establish their sociodemographic and psychological correlates, determine if they are predictive of lower levels of cerebrospinal fluid Aβ levels and finally, investigate if they are associated with brain atrophy in regions associated with naming impairments. Methods In this observational case-control study, 239 CN from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database were selected. All participants completed the self-reported version of the Everyday Cognition (ECog) questionnaire, as well as a lumbar puncture for Aβ and a MRI. Results Word-finding complaints were rated equally severe as a few other memory items and significantly more severe compared to all the other cognitive complaints. Ecog-Lang1 (Forgetting the names of objects) was not related to any demographic (age, sex, years of education) or psychological variable (depression-related symptoms, anxiety-related symptoms), while Ecog-Lang3 (Finding the right words to use in a conversation) was significantly negatively associated with years of education and positively associated with depression-related symptoms. Ecog-Lang1 severity significantly predicted CSF Aβ levels in CN, and this result remained significant even when controlling for all demographic and psychological variables as well as general level of cognitive complaint. Individuals with high Ecog-Lang1 complaints showed atrophy in the left fusiform gyrus and the left rolandic operculum in comparison to CN with no or low Ecog-Lang1 complaints. Discussion Overall, our results support the fact that word-finding complaints are significant in CN and should be taken seriously. They have the potential to identify CN at risk of AD and support the need to include other cognitive domains in the investigation of subjective cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».