Resilience to Alzheimer’s Disease in a pathologicaly confirmed cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Why some individuals with significant Alzheimer’s disease(AD) lesions in their brain retain their cognitive abilities while others with the same level of pathology manifest symptoms of dementia remains incompletely understood. The term cognitive resilience refers to this phenomenon. With limited success in pharmacological interventions that prevent the onset of AD pathology, more efforts are aiming toward developing strategies to delay the clinical expression of AD; acetylcholinesterase inhibitors serve as an example, and compounds with similar pharmacodynamics such as nicotine may play a similar role. Here we sought to identify demographic, clinical, genetic, and neuropathological features associated with cognitive resilience in participants with severe AD neuropathology. Method Data for this retrospective cohort was collected from the datasets developed by the National Alzheimer’s Coordinating Centre (NACC). Individuals with severe AD pathology and no other primary neuropathology diagnoses who had their last visit within 2 years of their time of death were included. Severe AD pathology definition was based on National Institute on Aging–Reagan (NIA‐Reagan) criteria pathology, i.e., frequent neuritic plaques and Braak & Braak stage V/VI pathology. Cognition was assessed using the Mini‐Mental Status Examination (MMSE) score at their last visit and cases with scores ≥24 were defined as being cognitively intact, and thus resilient. Following bivariate analysis to compare resilient with non‐resilient groups, significantly different variables were adjusted for demographics using logistic regression analysis. Subsequently, statistically significant characteristics were entered in a multivariable model. Results We classified 59(9%) individuals as resilient and 595(91%) as non‐resilient. The binary logistic regression model showed that resilient subjects were older (odds ratio[OR] = 1.03;95% confidence interval[CI] = 1–1.07), had more years of education (OR = 1.16;95%CI = 1.04‐1.29), had lower BMI (OR = 0.91;95%CI = 0.85‐0.99), were more likely to be a smoker (OR = 2.78;95% CI = 1.45‐5.34), and were more likely to use an anticoagulant/antiplatelet at last visit compared with subjects with impaired cognition (OR = 1.87;95%CI = 1.01‐3.48). Conclusions Our results corroborated previous findings that lower BMI and higher education are associated with AD cognitive resilience, and additionally demonstrated that the level of smoking and usage of anticoagulant/antiplatelet medication have a direct relationship with cognitive resilience to AD severe pathology. Nicotine mimetics could be explored as a potential option for preventing AD clinical expression.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».