Impact of hyperactive neuropsychiatric symptoms on brain morphology in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The neuroanatomy of hyperactive neuropsychiatric symptoms (NPS) is poorly understood, and it is unclear whether these symptoms result from the same pathogenic processes responsible for cognitive decline or if they have an independent etiology to the neurodegeneration due to Alzheimer’s disease (AD). Objective We aim to investigate how the severity of hyperactive NPS (i.e., agitation, disinhibition, and irritability) can impact brain structures at different stages of cognitive decline. Methods Neuropsychiatric and 3T MRI data from 223 cognitively normal (CN) participants, 367 participants with mild cognitive impairment (MCI) and 175 participants with AD were extracted from the Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. Statistical analyses based on the general linear model (GLM) were performed to define the effects of neuropsychiatric variables on brain structures in a two-by-two comparison (AD-MCI, CN-MCI and CN-AD). Linear regression analysis was also performed to investigate cortical changes as a function of NPS severity. Results In the AD group, the frontal dorsolateral is the most influenced region receiving an impact from more severe agitation, disinhibition and irritability. In AD, agitation and irritability influence some temporal inferior and parietal superior regions. Furthermore, severe disinhibition seems to have a stronger influence on CN participants compared to the other two groups, particularly in the occipital lingual, frontal middle rostral and frontal pars triangularis regions. Conclusion Our study shows that hyperactive NPS influence differently the brain morphology at different stages of cognitive performance. This might imply that their severity should be evaluated in relation to results of cognitive evaluations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».