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Enregistrement W4206476211 · doi:10.1186/s40478-021-01300-9

Developmental deficits and staging of dynamics of age associated Alzheimer’s disease neurodegeneration and neuronal loss in subjects with Down syndrome

2022· article· en· W4206476211 sur OpenAlexfundno aff
Jerzy Węgiel, Michael Flory, Izabela Kuchna, Krzysztof Nowicki, Jarek Wegiel, Shuang Yong, Nanbert Zhong, Teresa Wierzba Bobrowicz, Mony J. de Leon, Florence Lai, Wayne Silverman, Thomas Wısnıewskı

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on AgingNYU Grossman School of MedicineYork University
Mots-clésDementiaNeuropathologyNeurodegenerationEntorhinal cortexNeurologyAlzheimer's diseaseMedicineHippocampusDown syndromeNeuroscienceDiseasePsychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased life expectancy of individuals with Down syndrome (DS) is associated with increased prevalence of trisomy 21-linked early-onset Alzheimer's disease (EOAD) and dementia. The aims of this study of 14 brain regions including the entorhinal cortex, hippocampus, basal ganglia, and cerebellum in 33 adults with DS 26-72 years of age were to identify the magnitude of brain region-specific developmental neuronal deficits contributing to intellectual deficits, to apply this baseline to identification of the topography and magnitude of neurodegeneration and neuronal and volume losses caused by EOAD, and to establish age-based staging of the pattern of genetically driven neuropathology in DS. Both DS subject age and stage of dementia, themselves very strongly correlated, were strong predictors of an AD-associated decrease of the number of neurons, considered a major contributor to dementia. The DS cohort was subclassified by age as pre-AD stage, with 26-41-year-old subjects with a full spectrum of developmental deficit but with very limited incipient AD pathology, and 43-49, 51-59, and 61-72-year-old groups with predominant prevalence of mild, moderately severe, and severe dementia respectively. This multiregional study revealed a 28.1% developmental neuronal deficit in DS subjects 26-41 years of age and 11.9% AD-associated neuronal loss in DS subjects 43-49 years of age; a 28.0% maximum neuronal loss at 51-59 years of age; and a 11.0% minimum neuronal loss at 61-72 years of age. A total developmental neuronal deficit of 40.8 million neurons and AD-associated neuronal loss of 41.6 million neurons reflect a comparable magnitude of developmental neuronal deficit contributing to intellectual deficits, and AD-associated neuronal loss contributing to dementia. This highly predictable pattern of pathology indicates that successful treatment of DS subjects in the fourth decade of life may prevent AD pathology and functional decline.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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