Mild behavioral impairment is associated with progression to Alzheimer's disease: A clinicopathological study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mild behavioral impairment (MBI) is characterized by later-life emergence of neuropsychiatric symptoms. Investigating its relationship with progression to Alzheimer's disease (AD) would provide insight on its importance as a predictor of AD. METHODS: Cognitively normal participants (N = 11,372) from the National Alzheimer's Coordinating Center were stratified by MBI status, using the Neuropsychiatric Inventory-Questionnaire. We investigated whether MBI and its domains were predictors of progression to clinically-diagnosed AD. MBI as a predictor of progression to neuropathology-confirmed AD was also investigated in those with neuropathological data. RESULTS: Six percent (N = 671) of participants progressed to AD. MBI (N = 2765) was a significant predictor of progression to clinically-diagnosed (hazard ratio [HR] = 1.75) and neuropathology-confirmed AD (HR = 1.59). MBI domains were also associated with clinically-diagnosed AD, with psychosis having the greatest effect (HR = 6.49). DISCUSSION: These findings support the biological underpinnings of MBI, emphasizing the importance of later life behavioral changes in dementia detection and prognostication.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».