Brain atrophy trajectories predict differential functional performance in Alzheimer's disease: Moderations with apolipoprotein E and sex
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction We examine whether distinct brain atrophy patterns (using brain parenchymal fraction [BPF]) differentially predict functional performance and decline in Alzheimer's disease (AD), and are independently moderated by (1) a key AD genetic risk marker (apolipoprotein E [ APOE ]), (2) sex, and (3) high‐risk group (women APOE ɛ4 carriers). Methods We used a 2‐year longitudinal sample of AD patients (baseline N = 170; mean age = 71.3 [9.1] years) from the Sunnybrook Dementia Study. We applied latent class analysis, latent growth modeling, and path analysis. We aimed to replicate our findings ( N = 184) in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Results We observed that high brain atrophy class predicted lower functional performance and steeper decline. This association was moderated by APOE , sex, and high‐risk group. Baseline findings as moderated by APOE and high‐risk group were replicated. Discussion Women APOE ɛ4 carriers may selectively be at a greater risk of functional impairment with higher brain atrophy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».