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Enregistrement W4312086881 · doi:10.1002/alz.066918

Associations Between Plasma, Imaging, Cerebrospinal Fluid Biomarkers and Naturalistic Driving Behaviors, Cognitive Tests Among Cognitively Normal Persons

2022· article· en· W4312086881 sur OpenAlexaffabout
Catherine M. Roe, Sayeh Bayat, Samantha Murphy, Jason M. Doherty, Alexis Walker, Yasmin Pina, Ganesh M. Babulal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteOntario Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerCerebrospinal fluidPositron emission tomographyDementiaCognitionNeuroimagingPsychologyMagnetic resonance imagingAudiologyInternal medicineMedicineCognitive declineCognitive testEffects of sleep deprivation on cognitive performancePathologyOncologyNeuroscienceRadiologyDiseaseChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Previous work indicates that imaging and cerebrospinal fluid (CSF) amyloid and tau biomarkers are associated with driving behaviors, and that driving behaviors can be used to identify preclinical Alzheimer’s disease (AD). Along with traditional biomarkers, we examined the extent to which newer plasma and CSF biomarker are related to driving and cognitive metrics among cognitively normal older drivers. Method Mean driving and cognitive metrics were computed for all available time points in cognitively normal (Clinical Dementia Rating ® = 0) participants (N=167, mean age=73.3±4.9). Participants had a data logger installed in their personal vehicles and drove at their discretion for at least 6 months (mean follow‐up 2.2y±0.9y, range=0.6y‐4.7y) between 6/2/2015 and 2/29/2020 (pre‐COVID data) and took part in cognitive testing yearly. Participants took part in biomarker testing including, imaging (positron emission tomography [PET] amyloid, PET tau, normalized hippocampal volume [nHV]), CSF (Aβ42, Aβ40, tau, ptau181, neurofilament light chain [NfL]), and/or plasma (Aβ42, Aβ40, Aβ42/Aβ40, NfL) within 2 years of data logger installation. Fisher’s Z transformation was used to examine the correlations between the biomarker variables and the driving and cognitive measures. Results (Figure attached) Individual biomarkers were differentially related to different driving behaviors (e.g., number of trips was associated with PET amyloid [p<0.035], plasma Aβ42 [p<0.012] and Aβ40 [p<0.004], but not the other imaging, CSF, and plasma biomarkers [p>0.275]); and to different cognitive scores (e.g., Montreal Cognitive Assessment [MoCA] total scores were associated with amyloid imaging [p<.026], nHV [p<0.033], and plasma Aβ42/Aβ40 [p<0.035] but to no other biomarkers [p>0.080]). Some biomarkers were associated with driving behaviors but not cognitive scores (e.g., CSF Aβ40, tau, NfL; plasma Aβ42 and Aβ40 considered separately) whereas others were related to cognitive scores but not to any of the individual driving metrics (e.g., CSF Aβ42/Aβ40 ratio). Conclusions Different biomarkers are associated with different aspects of driving and cognitive functioning. These distinct relationships may help in understanding how different biological changes that occur during the preclinical stage of AD impact various sensorimotor and cognitive processes.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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'admission2
Résumé présentoui

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