Neuropsychiatric, cognitive and brain morphology characteristics of conversion from Mild Cognitive Impairment to Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of neuropsychiatric symptoms (NPS) on cognitive performance has been extensively reported, and this impact was better defined in the aging population. Yet a potential impact of NPS on brain morphology, cognitive performance and interactions between them in a longitudinal setting, as well as the potential of using these values as prediction of conversion – have remained questionable. We studied 156 participants with mild cognitive impairment (MCI) from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative database who maintained the same level of cognitive performance after a 4-year follow-up and compared them to 119 MCI participants who converted to dementia. Additionally, we assessed the same analysis in 170 healthy controls who remained healthy at follow-up. Compared to 15 controls who converted to MCI. Their neuropsychological, neuropsychiatric, and brain morphology data underwent statistical analyses of 1) baseline comparison between the groups; (2) analysis of covariance model controlling for age, sex, education, and MMSE score, to specify the cognitive performance and brain structures that distinguish the two subgroups, and 3) used the significant ANCOVA variables to construct a binary logistic regression model that generates a probability equation for a given individual to convert to a lower cognitive performance state. Results showed that MCI who converted to AD in comparison to those who did not convert, exhibited a higher NPS prevalence, a lower cognitive performance and a higher number of involved brain structures. Furthermore, agitation, memory and the volumes of inferior temporal, hippocampal and amygdala sizes were significant predictors of MCI to AD conversion.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».