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Enregistrement W4311181513 · doi:10.1093/gerona/glac244

TNFR-1 and GDF-15 Are Associated With Plasma Neurofilament Light Chain and Progranulin Among Community-Dwelling Older Adults: A Secondary Analysis of the MAPT Study

2022· article· en· W4311181513 sur OpenAlexaff
Kelly Virecoulon Giudici, Philipe de Souto Barreto, John E. Morley, Andrew D. Nguyen, Geetika Aggarwal, Angelo Parini, Yan Li, Randall J. Bateman, Isabelle Carrié, Lauréane Brigitte, Catherine Faisant, Françoise Lala, Julien Delrieu, Hélène Villars, Emeline Combrouze, Carole Badufle, Audrey Zueras, Sandrine Andrieu, Christelle Cantet, Christophe Morin, Gabor Abellán van Kan, Charlotte Dupuy, Yves Rolland, Céline Caillaud, Pierre‐Jean Ousset, Fabrice Bonneville, Christophe Cognard, François Chollet, Pierre Payoux, Thierry Voisin, Sophie Peiffer, Anne Hitzel, Laurent Molinier, Hélène Derumeaux, Nadège Costa, Bertrand Perret, Claire Vinel, Sylvie Caspar‐Bauguil, Pascale Olivier, Nicola Coley, Sherry L. Willis, Sylvie Belleville, Brigitte Gilbert, Francine Fontaine, Jean‐François Dartigues, Isabelle Marcet, Fleur Delva, Alexandra Foubert, Sandrine Cerda, Carole Dufouil, Michèle Allard, Marie Noëlle-Cuffi, Corinne Costes, Olivier Rouaud, Patrick Manckoundia, Valérie Quipourt, Sophie Marilier, Evelyne Franon, F. Ricolfi, Lawrence Bories, Marie-Laure Pader, Marie-France Basset, Bruno Lapoujade, Valérie Faure, Michael Li Yung Tong, Christine Malick-Loiseau, Evelyne Cazaban-Campistron, Dominique Dubois, Françoise Desclaux, Colette Blatge, Thierry Dantoine, Cécile Laubarie-Mouret, Isabelle Saulnier, Jean‐Pierre Clément, Marie-Agnès Picat, Laurence Bernard‐Bourzeix, Stéphanie Willebois, Ileana Désormais, Noëlle Cardinaud, Marie Martel, Jacques Monteil, Marc Bonnefoy, Pierre Livet, Pascale Rebaudet, Claire Gédéon, Catherine Burdet, Flavien Terracol, François Cotton, Alain Pesce, Stéphanie Roth, Sylvie Chaillou, Sandrine Louchart, Kristel Sudres, Nicolas Lebrun, Nadège Barro-Belaygues, Jacques Touchon, Karim Bennys, Audrey Gabelle, Aurélia Romano, Lynda Touati, Cécilia Marelli, Cécile Pays, Alain Bonafé, Michel Zanca, Philippe Robert, Franck Le Duff, Claire Gervais, S. Gonfrier, S. Chanalet, Jacques Darcourt, Yannick Gasnier, Serge Bordes, Danièle Begorre, Christian Carpuat, Khaled Khales, Jean‐François Lefebvre, Samira Misbah El Idrissi, Pierre Skolil, Jean‐Pierre Salles, Françoise Hugon, Stéphane Lehéricy, Marie Chupin, Jean‐François Mangin, Ali Bouhayia

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGDF15 and Related Biomarkers
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingEuropean Regional Development FundRégion Occitanie Pyrénées-MéditerranéeCentre Hospitalier Universitaire de NiceAvid RadiopharmaceuticalsInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleLes Laboratories Pierre FabreNational Institutes of HealthCentre Hospitalier Universitaire de ToulouseCentre Hospitalier Universitaire de BordeauxSaint Louis University
Mots-clésNeurodegenerationInternal medicineMedicineBiomarkerCognitive declineInflammationOncologyEndocrinologyDiseaseBiologyDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing evidence that cognitive decline can be affected by both nutritional aspects and inflammation. Plasma neurodegenerative biomarkers stand out as minimally invasive useful measures to monitor the potential risk of cognitive decline. This study aimed to investigate the associations between biomarkers of neurodegeneration, nutrition, and inflammation among community-dwelling older adults, and to verify if associations differed according to apolipoprotein E (APOE) ε4 status. This cross-sectional analysis included 475 participants ≥70 years old from the Multidomain Alzheimer Preventive Trial (MAPT), mean age 76.8 years (SD = 4.5), 59.4% women. Biomarkers of neurodegeneration (plasma amyloid-β 42/40-Aβ 42/40, neurofilament light chain-NfL, progranulin), nutrition (erythrocyte docosahexaenoic acid, eicosapentaenoic acid, omega-3 index; plasma homocysteine-Hcy, 25 hydroxyvitamin D), inflammation (plasma tumor necrosis factor receptor 1-TNFR-1, monocyte chemoattractant protein 1-MCP-1, interleukin 6-IL-6), and cellular stress (plasma growth differentiation factor 15-GDF-15) were assessed. Linear regression analyses were performed to investigate the associations between nutritional and inflammatory biomarkers (independent variables) and neurodegenerative biomarkers (dependent variables), with adjustments for age, sex, education, body mass index, physical activity, allocation to MAPT groups, and APOE ε4 status. After adjusting for confounders, Aβ 42/40 was not associated with nutritional or inflammatory markers. NfL was positively associated with GDF-15, TNFR-1, IL-6, and Hcy. Progranulin was positively associated with GDF-15, TNFR-1, and MCP-1. Analyses restricted to APOE ε4 carriers (n = 116; 26.9%) or noncarriers were mostly similar. Our cross-sectional study with community-dwelling older adults corroborates previous evidence that inflammatory pathways are associated to plasma markers of neurodegeneration. Clinical Trials Registration Number: NCT00672685.

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)0,001
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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