Brain pathology and cognitive scores prior to onset of late‐life depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Understanding the biological changes that occur prior to onset of late-life depression (LLD) is key to its prevention. To investigate potential predictors of LLD, we assessed cognitive scores and neurodegenerative and vascular biomarkers in healthy older adults who later developed depression. METHODS: Longitudinal data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative of 241 cognitively unimpaired and non-depressed older adults aged 56-90 at baseline with at least 4 years of follow-up were included. Participants were classified based on whether they developed an incident depression (n = 96) or not (n = 145). Cognitive measures of memory, executive functioning, and language, and biomarkers proposed to be related to LLD: hippocampal volume, white matter hyperintensity volume (WMH), and cortical and cerebrospinal fluid (CSF) amyloid beta levels, were compared between the incident depression and the never-depressed groups at four time points: at baseline, the visit prior to onset, at onset, and after the onset of depression. RESULTS: In the incident depression group, there was a mild decline in cognitive scores from baseline to the visit before depression onset compared with the never-depressed group. The cognitive differences between the groups became more marked after depression onset. Baseline cortical amyloid burden, CSF amyloid beta levels, and WMH were significant predictors of incident depression. Compared to the non-depressed group, hippocampal volume was not reduced before onset, but was reduced following depression. CONCLUSIONS: Amyloid pathology and WMH can predict future development of LLD in cognitively unimpaired individuals and may be involved in precipitating vulnerability for depression in older adults.
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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 | 0,001 |
| 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 ».