The relationship between learning slopes and Alzheimer’s Disease biomarkers in cognitively unimpaired participants with and without subjective memory concerns
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Learning slopes represent serial acquisition of information during list-learning tasks. Although several calculations for learning slopes exist, the Learning Ratio (LR) has recently demonstrated the highest sensitivity toward changes in cognition and Alzheimer's disease (AD) biomarkers. However, investigation of learning slopes in cognitively unimpaired individuals with subjective memory concerns (SMC) has been limited. The current study examines the association of learning slopes to SMC, and the role of SMC in the relationship between learning slopes and AD biomarkers in cognitively unimpaired individuals. METHOD: Data from 950 cognitively unimpaired participants from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (aged 55 to 89) were used to calculate learning slope metrics. Learning slopes among those with and without SMC were compared with demographic correction, and the relationships of learning slopes with AD biomarkers of bilateral hippocampal volume and β-amyloid pathology were determined. RESULTS: Learning slopes were consistently predictive of hippocampal atrophy and β-amyloid deposition. Results were heightened for LR relative to the other learning slopes. Additionally, interaction analyses revealed different associations between learning slopes and hippocampal volume as a function of SMC status. CONCLUSIONS: Learning slopes appear to be sensitive to SMC and AD biomarkers, with SMC status influencing the relationship in cognitively unimpaired participants. These findings advance our knowledge of SMC, and suggest that LR - in particular - can be an important tool for the detection of AD pathology in both SMC and in AD clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».