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Enregistrement W4205690343 · doi:10.1002/alz.057523

Leukotriene receptor antagonist use is associated with slower cognitive decline in Alzheimer’s disease

2021· article· en· W4205690343 sur OpenAlexaff
Lisa Y. Xiong, Michael Ouk, Che‐Yuan Wu, Jennifer S. Rabin, Krista L. Lanctôt, Nathan Herrmann, Sandra E. Black, Jodi D. Edwards, Walter Swardfager

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaSunnybrook Health Science CentreHeart and Stroke FoundationHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontelukastDementiaMedicineAlzheimer's diseaseDonepezilAsthmaCognitive reserveAudiologyPediatricsGerontologyInternal medicinePsychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Repurposing of leukotriene receptor antagonists (LTRAs), originally developed for asthma, is currently being explored in the treatment Alzheimer’s disease (AD). Animal studies have shown that administration of the LTRA montelukast has neuroprotective effects and can improve memory and cognition in rodents; however, there is limited evidence supporting the neuroprotective effects of LTRAs in humans. Methods Participants with AD dementia were identified in the National Alzheimer's Coordinating Center database. LTRA (montelukast or zafirlukast) users were propensity matched 1:3 to non‐users on age, sex, education, body mass index, smoking history, concomitant use of medications for dementia and other respiratory medications (for allergy, chronic obstructive pulmonary disease, and asthma), APOE ε4 carrier status, CDR® Dementia Staging Instrument global score, and vascular brain disease. Cognitive domains including immediate and delayed memory (Weschler Memory Scale Revised – Logical Memory IA and IIA), psychomotor processing speed (Digit Symbol), and language (Animals, Vegetables, and Boston Naming Test) were compared between users and non‐users in mixed‐effects linear or Poisson regression models, as appropriate for the data distribution, yielding unstandardized regression coefficients (B) and rate ratios (RR), respectively. Results Among n=604 people with AD dementia (mean age 75.3±10.0 years, 59.3% female, mean education 14.0±4.0 years, 55.1% APOE ε4 carriers, mean follow‐up 2.5±2.6 years), LTRA use was associated with a slower decline in psychomotor processing speed, as measured by the Digit Symbol test (Β=1.466 [0.253,2.687] symbols/year), and a slower decline in language, as measured by Animals (Β=0.541 [0.215,0.866]animals/year), Vegetables (B=0.309 [0.056,0.561] vegetables/year), and the Boston Naming Test (B=0.529 [0.005,1.053] words/year). Effect sizes were relatively small (range 0.069‐0.101) and persisted after controlling for a 10% false discovery rate. LTRA use was not associated with a change in performance for immediate (RR=1.047 [0.970,1.129]) or delayed memory (RR=1.062 [0.929,1.215]). Conclusion These results indicate that use of an LTRA may have benefits for preserving function for select cognitive domains in individuals with AD dementia. The leukotriene pathway may represent a target for the treatment of AD dementia and the role of leukotrienes and their receptors in cognitive decline warrants further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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