A mathematical model of the Alzheimer’s Disease biomarker cascade demonstrates statistical pitfalls in identifying neurobiological surrogates of cognitive reserve
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction In order to investigate neurobiological surrogates of cognitive reserve, statistical interaction analyses have been put forward and used by several studies. However, as these neurobiological surrogates are potentially affected by neurodegeneration as part of the amyloid cascade, which is characterized by chronological time-moderated associations between biomarkers, cross sectional sampling in combination with the disregard of time as a confounder could introduce interaction effects that may be misinterpretabed as cognitive reserve in statistical analyses. Methods We modeled the amyloid cascade with a minimal set of three biomarkers amyloid load, corticospinal fluid tau, hippocampal volume and cognitive outcome using a differential equation system, whose parameters were estimated from empirical data from the ADNI. Interaction effects between pathology markers amyloid and tau with hippocampal volume as potential marker of cognitive reserve were estimated on two simulated data samples. Both samples were calculated from varying amyloid, tau and hippocampal volume for the initial configuration of individual trajectories. For Sample 1, data points were sampled at a fixed time after baseline. For Sample 2, data points were sampled at random time points. Results Regression analyses on Sample 1 yielded estimates for interaction effects of 0. For Sample 2, estimates were -.1692 and -.0807 for amyloid and tau with hippocampal volume, respectively. The interaction effect estimates for Sample 2 decreased several orders of magnitude when taking into account the timepoint of sampling. Conclusion Studies aiming to investigate neurobiological surrogates of cognitive reserve that are affected by Alzheimer’s Disease-related neurodegenerative processes need to consider inter-individually varying sampling time points in the data to avoid misinterpreting interaction effects.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».