Cancer History Is Associated with Slower Speed of Cognitive Decline in Patients with Amnestic Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several epidemiological studies report a negative association between Cancer and Alzheimer's disease (AD). OBJECTIVE: To characterize the trajectories of memory loss in individuals with early amnestic cognitive impairment with and without history of previous cancer. METHODS: Cognitive deterioration was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) or MoCA-Memory Index Score (MoCA-MIS) biannually in subjects with early amnestic cognitive impairment followed-up retrospectively from 2007 to 2021. History of Cancer was obtained from clinical records. Simple linear regressions of MoCA-MIS scores were calculated for each subject and analyzed with K-means cluster analysis to identify subgroups with different cognitive decline trajectories. χ2 and t tests were used for descriptive categorical and continuous variables and mixed multiple linear regressions to determine cognitive decline covariates. RESULTS: Analysis of the trajectory of cognitive decline in 141 subjects with early amnestic cognitive impairment identified two subgroups: Fast (n = 60) and Slow (n = 81) progressors. At baseline Fast progressors had better MoCA-MIS (p < 0.001) and functionality (CDR p = 0.02, AD8 p = 0.05), took less anti-dementia medications (p = 0.005), and had higher depression rates (p = 0.02). Interestingly, Fast progressors slowed their speed of memory decline (from 1.6 to 1.1 MoCA-MIS points/year) and global cognitive decline (from 2.0 to 1.4 total MoCA points/year) when Cancer history was present. CONCLUSION: Two trajectories of amnestic cognitive decline were identified, possibly derived from different neurophysiopathologies or clinical stages. This study suggests that a history of previous Cancer slows down amnestic cognitive decline, specifically in a subgroup of subjects with depression at baseline and accelerated deterioration at follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».