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Enregistrement W4312086463 · doi:10.1002/alz.068093

Association between tau uptake and verbal fluency converge in language centers

2022· article· en· W4312086463 sur OpenAlexaff
Alyssa Stevenson, Nesrine Rahmouni, Joseph Therriault, Jenna Stevenson, Cécile Tissot, Firoza Z Lussier, Gleb Bezgin, Mira Chamoun, Tharick A. Pascoal, Serge Gauthier, Andréa Lessa Benedet, Paolo Vitali, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbal fluency testPsychologyFluencyNeuropsychologyCognitionPopulationAssociation (psychology)Cognitive psychologyClinical psychologyAudiologyDevelopmental psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Recent studies have shown that pathological tau accumulation, a hallmark of Alzheimer’s disease (AD), is closely related to cognitive deficits in older populations. Semantic deficits, measured using tests of category verbal fluency, are among the features of early clinical stages of AD presentations. While the association between semantic decline and AD biomarkers have been evaluated, the use of a novel tau positron emission tomography (PET) tracer [18F]MK6240, remains relatively unexplored. The present study aims to evaluate whether tau accumulation is associated with participants’ performance on both category and letter fluency neuropsychological tests and whether category fluency performance is disproportionately impaired in AD in comparison to letter fluency. Method The study was conducted in a population of 298 individuals (188 cognitively unimpaired, 110 cognitively impaired). The D‐KEFS Category Fluency test was used to assess semantic knowledge while Letter Fluency was used to measure lexical speed access. Participants also underwent the Mini‐Mental State Examination (MMSE) to assess overall global cognitive functioning. Accumulation of tau was assessed with [18F]MK6240 PET and standardized uptake value ratio (SUVRs) were calculated between 90 to 110 min post‐injection, using cerebellum grey matter as the reference region. A voxel‐based regression model evaluated the relationship between the cognitive scoring and the PET marker [18F]MK6240, correcting for age, sex, education, diagnosis and RFT was used to account for multiple comparisons. Result This study found negative associations between Category and Letter Fluency scores and tau accumulation. Notably, stronger associations were found in the Category Fluency grouping. The associated regions are mainly in the left hemisphere in language related regions and the temporal lobe. Letter Fluency scores demonstrated the strongest association in the frontal regions. Comparatively, the MMSE scores were strongly associated with tau accumulation in both right and left hemispheres. Conclusion Tau accumulation is associated with language dysfunction and is a major driver of domain‐specific cognitive impairment across the AD spectrum. Associations were more pronounced in the left hemisphere for both semantic knowledge and lexical speed. These results also suggest that tau accumulation is more strongly associated with semantic knowledge as indicated by uptake in language related areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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