Depressive symptoms in cognitively unimpaired older adults are associated with lower structural and functional integrity in a frontolimbic network
Notice bibliographique
Résumé
Subclinical depressive symptoms are associated with increased risk of Alzheimer's disease (AD), but the brain mechanisms underlying this relationship are still unclear. We aimed to provide a comprehensive overview of the brain substrates of subclinical depressive symptoms in cognitively unimpaired older adults using complementary multimodal neuroimaging data. We included cognitively unimpaired older adults from the baseline data of the primary cohort Age-Well (n = 135), and from the replication cohort ADNI (n = 252). In both cohorts, subclinical depressive symptoms were assessed using the 15-item version of the Geriatric Depression Scale; based on this scale, participants were classified as having depressive symptoms (>0) or not (0). Voxel-wise between-group comparisons were performed to highlight differences in gray matter volume, glucose metabolism and amyloid deposition; as well as white matter integrity (only available in Age-Well). Age-Well participants with subclinical depressive symptoms had lower gray matter volume in the hippocampus and lower white matter integrity in the fornix and the posterior parts of the cingulum and corpus callosum, compared to participants without symptoms. Hippocampal atrophy was recovered in ADNI, where participants with subclinical depressive symptoms also showed glucose hypometabolism in the hippocampus, amygdala, precuneus/posterior cingulate cortex, medial and dorsolateral prefrontal cortex, insula, and temporoparietal cortex. Subclinical depressive symptoms were not associated with brain amyloid deposition in either cohort. Subclinical depressive symptoms in ageing are linked with neurodegeneration biomarkers in the frontolimbic network including brain areas particularly sensitive to AD. The relationship between depressive symptoms and AD may be partly underpinned by neurodegeneration in common brain regions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».