Local Atrophy Observed in Subjective Cognitive Decline Varies Based on Questionnaire Employed in ADNI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Subjective cognitive decline (SCD) may be associated with increased risk for Alzheimer’s disease. However, neither research nor clinical practices have implemented a universal approach to operationalize SCD. This study was designed to determine whether four different methods of defining SCD influence atrophy differences observed between SCD and normal controls (NC). Methods: We included MRI scans from 273 participants (NC and SCD) from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. We used four methods to operationalize SCD: Cognitive Change Index (CCI), Everyday Cognition Scale (ECog), Worry, and ECog+Worry. Deformation-based morphometry was performed to examine volumetric change at the lateral ventricles, amygdala, and superior temporal regions (CerebrA atlas; Manera et al., 2020)). A previously validated MRI analysis method (SNIPE) was used for volume and grading of the hippocampus and entorhinal cortex (Coupe et al., 2012). A logistic regression was completed to examine the association between diagnosis and atrophy in SCD and NC. Results: Left hippocampal grading was lower in SCD than NC with the CCI (p=.041) and Worry (p=.021). When using ECog+Worry, smaller left entorhinal volume was observed in SCD than NC (p=.025). Both the right (p=.008) and left (p=.003) superior temporal regions were smaller in SCD than NC, with only the ECog. Conclusion: Although SCD questionnaires are designed to measure the same construct, the results here suggest otherwise. These results suggest that the SCD questionnaire employed will influence whether atrophy is observed in SCD relative to NC. Future research is warranted to better understand how different methodologies result in inconsistent findings.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».