Associations Between Plasma, Imaging, and Cerebrospinal Fluid Biomarkers with Driving Behavior and Cognitive Tests: Implications for Biomarker Usefulness
Notice bibliographique
Résumé
Background: Declines in instrumental activities of daily living like driving are hallmarks sequelae of Alzheimer's disease (AD). Although driving has been shown to be associated with traditional imaging and cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers, it is possible that some biomarkers have stronger associations with specific aspects of driving behavior. Furthermore, associations between newer plasma biomarkers and driving behaviors are unknown. Objective: This study assessed the extent to which individual plasma, imaging, and CSF biomarkers are related to specific driving behaviors and cognitive functions among cognitively normal older adults. Methods: We analyzed naturalistic driving behavior from cognitively healthy older drivers (N = 167, 47% female, mean age = 73.3 years). All participants had driving, clinical, and demographic data and completed biomarker testing, including imaging, CSF, and/or plasma, within two years of study commencement. Results: were associated with more speeding incidents, higher levels of CSF tau were related to shorter duration of trips, and higher CSF neurofilament light chain values were associated with traveling shorter distances, smaller radius of gyration, and fewer trips at night. We demonstrated that plasma, like CSF and imaging biomarkers, were helpful in predicting everyday driving behaviors. Conclusions: These findings suggest that different biomarkers offer complementary information with respect to driving behaviors. These distinct relationships may help in understanding how different biological changes that occur during the preclinical stage of AD can impact various sensorimotor and cognitive processes.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».