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Enregistrement W4283745568 · doi:10.1101/2022.06.29.22277055

Impact of neuropsychiatric symptoms on limbic structures in age-related cognitive decline

2022· preprint· en· W4283745568 sur OpenAlexafffund
Lucas Ronat, Hoang Van-Tien, Alexandru Hanganu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversity of California, IrvineUniversity of California, San FranciscoUniversity of California, DavisUniversité de MontréalUniversity of South FloridaCase Western Reserve UniversityWake Forest UniversityDartmouth CollegeParkinson CanadaOhio State University
Mots-clésApathyIrritabilityPsychologyDepression (economics)AudiologyCognitionCingulum (brain)NeuroscienceCardiologyMedicineFractional anisotropyMagnetic resonance imagingDiffusion MRIRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Neuropsychiatric symptoms (NPS) are known to increase the risk of cognitive decline in aging. Several studies have investigated the brain substrates of these symptoms, reporting a broad involvement of the limbic regions. Participants Using the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative database, we investigated 223 participants with normal cognition, 367 with mild cognitive impairment (MCI) and 175 with Alzheimer’s disease (AD). Measurements Neuropsychiatric symptoms were assessed with the Neuropsychiatric Inventory and MRIs were processed with FreeSurfer. We used a general linear model (FreeSurfer) and multivariate analysis of covariance (IBM SPSS software) to establish the associations between the severity of neuropsychiatric symptoms and morphometry in cortical and subcortical structures in each clinical group. Results The results outlined significant associations between cortical and subcortical structures and neuropsychiatric symptoms. In cognitively normal participants, only a positive association between nighttime behaviors and bilateral caudate nuclei volumes was found. In patients with MCI, agitation, depression, apathy and nighttime behaviors were respectively negatively associated with (i) left precentral and inferior frontal and inferior parietal volumes; (ii) left fusiform volume and area; (iii) right precentral thickness, left frontopolar area and bilateral ventral diencephalon volumes; (iv) right lingual thickness, whereas depression and nighttime behaviors were also respectively positively associated with right ventral diencephalon volume; and left temporal volume and area. In patients with Alzheimer’s disease, broader association were outlined between NPS severity and cortical structures notably agitation, apathy, irritability and nighttime behaviors outlined respectively positive associations with : (i) volumes in the right temporal regions and with surface area in the frontal region; (ii) the cortical thickness of the right pericalcarine region; (iii) volumes in the frontal, temporal and parietal regions; (iv) volume of the right cuneus region; whereas depression and apathy were also respectively negatively associated with the cortical thickness of the left parietal superior region; and cortical volume and area of the parietal regions. Conclusions These results showed that NPS have broad association patterns with associative brain structures and few associations with limbic structures. These associations were also dependent on the clinical stage of cognitive impairment.

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)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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