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Enregistrement W4286630390 · doi:10.3389/fnagi.2022.859873

Longitudinal Intraindividual Cognitive Variability Is Associated With Reduction in Regional Cerebral Blood Flow Among Alzheimer’s Disease Biomarker-Positive Older Adults

2022· article· en· W4286630390 sur OpenAlexfundno aff
Sophia Holmqvist, Kelsey R. Thomas, Einat K. Brenner, Emily C. Edmonds, Amanda T. Calcetas, Lauren Edwards, Maria Bordyug, Katherine J. Bangen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohnson and Johnson Pharmaceutical Research and DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOServierEisaiJanssen Alzheimer Immunotherapy Research And DevelopmentNorthern California Institute for Research and EducationF. Hoffmann-La RocheBiogenBioClinicaNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationUniversity of Southern CaliforniaH. Lundbeck A/SU.S. Department of Veterans AffairsFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésBiomarkerMedicineCerebral blood flowNeuropsychologyDementiaMagnetic resonance imagingAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeCardiologyInternal medicineNeuroimagingCerebrospinal fluidCognitive declineAlzheimer's diseaseOncologyDiseasePsychologyCognitionRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraindividual variability (IIV) across neuropsychological measures within a single testing session is a promising marker predictive of cognitive decline and development of Alzheimer’s disease (AD). We have previously shown that greater IIV is cross-sectionally associated with reduced cerebral blood flow (CBF), but not with cortical thickness or brain volume, in older adults without dementia who were amyloid beta (Aβ) positive. However, there is little known about the association between change in IIV and CBF over time. Therefore, we examined 12-month longitudinal change in IIV and interactions of IIV and AD biomarker status on changes in regional CBF. Fifty-three non-demented Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) participants underwent lumbar puncture to obtain cerebrospinal fluid (CSF) at baseline and neuropsychological testing and magnetic resonance imaging (MRI) exams at baseline and 12-month follow-up evaluation. IIV was calculated as the intraindividual standard deviation across 6 demographically-corrected neuropsychological measures. Pulsed arterial spin labeling (ASL) MRI was acquired to quantify CBF and FreeSurfer-derived a priori CBF regions of interest (ROIs) were examined. AD biomarker positivity was determined using a published CSF p-tau/Aβ ratio cut-score. Change scores were calculated for IIV, CBF, and mean neuropsychological performance from baseline to 12 months. Hierarchical linear regression models showed that after adjusting for age and gender, there was a significant interaction between IIV change and biomarker-positivity (p-tau/Aβ+) for change in entorhinal and hippocampal CBF but not for the other ROIs. Specifically, increases in IIV were associated with reductions in entorhinal and hippocampal CBF among individuals who were biomarker-positive ( n = 21). In contrast, there were no significant associations between change in IIV and CBF among those who were biomarker-negative ( n = 32). Findings remained similar when analyses were performed adjusting for change in mean level of neuropsychological performance. Changes in IIV may be sensitive to changes in regional hypoperfusion in AD-vulnerable regions among AD biomarker-positive individuals, above and beyond demographics and mean neuropsychological performance. These findings provide further evidence supporting IIV as a potential marker of cerebrovascular brain changes in individuals at risk for dementia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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