Determining Whether Sex and Zygosity Modulates the Association between APOE4 and Psychosis in a Neuropathologically-Confirmed Alzheimer’s Disease Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: The APOE4 allele is a genetic risk factor for developing late-onset Alzheimer’s disease (AD). Previous work by our group revealed that female APOE4 homozygotes with Lewy body (LB) pathology were more likely to experience psychosis compared to female APOE4 non-carriers, whereas in males there was no APOE4 dose-dependent significant effect. The objective of this study was to refine our previous findings by adjusting for covariates and determining the probability of an APOE4 sex-mediated effect on psychosis. Methods: Neuropathologically confirmed AD patients with LB pathology (n = 491) and without LB pathology (n = 716) were extracted from the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC). Patients were classified as psychotic if they scored positively for delusions and/or hallucinations on the Neuropsychiatric Inventory. Analysis consisted of a preliminary unadjusted binary logistic regression and a Generalized Additive binary logistic regression Model (GAM) to predict the relationship between APOE4 status and sex on the presence of psychosis in both cohorts, adjusting for age, education and MMSE. Results: In the cohort with LB pathology, female APOE4 homozygotes were significantly more likely to experience psychosis compared to female APOE4 non-carriers (OR = 4.15, 95%CI [1.21, 14.2], p = 0.023). Female heterozygotes were also more likely to experience psychosis compared to female APOE4 non-carriers, but to a lesser extent (OR = 2.37, 95%CI [1.01, 5.59], p = 0.048). There was no significant difference in males with LB pathology or in any sex in the cohort without LB pathology. Conclusions: Sex and zygosity influence the effect of APOE4 on psychosis in neuropathologically confirmed AD patients, with the effect being limited to females with LB pathology.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».