MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389409487 · doi:10.1212/wnl.84.14_supplement.s16.002

Atrial Fibrillation in Patients with Neuropathological Diagnosis of Primary Alzheimer’s Disease (S16.002)

2015· article· en· W4389409487 sur OpenAlexaff
Patricia M. Riccio, Luciano A. Sposato, Estefanía Ruíz Vargas, Jon B. Toledo, John Q. Trojanowski, Vladimir Hachinski

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationDiseaseAlzheimer's diseaseFibrillationInternal medicinePathologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To characterize the clinical, neuropsychological and neuropathological profile of Alzheimer’s disease (AD) patients with and without atrial fibrillation(AF). BACKGROUND: The prevalence of dementia and AF increase with age. Recent evidence shows that AF patients are at a higher risk of developing cognitive impairment and dementia, irrespective of their stroke history. Thus, AF constitutes a promising target for the prevention of dementia. DESIGN/METHODS: We compared demographic data, vascular risk factors, functional status (clinical dementia rating), and neuropsychological functioning of neuropathologically confirmed cases of AD from the National Alzheimer's Coordinating Center database with (AF-AD) and without (nAF-AD) AF diagnosis. We also used neural network analyses to identify neuropathology findings related with AF. RESULTS: We included 1686 patients with pathological diagnosis of AD. Patients with AF-AD were older at the time of onset of cognitive decline (77.1±9.2 vs. 71.5±11.2 years, p<0.001) and at death (85.6.5±7.7 vs. 79.8±10.4, p<0.001), and were more likely to be hypertensive (66.3 vs. 56.1[percnt], p=0.002) than those with nAF-AD. Comorbidities were also more frequent in AF-AD patients compared to nAF-AD: coronary artery disease (27.3 vs. 26.6[percnt], p<0.001), congestive heart failure (21.5 vs. 6.0[percnt], p<0.001), stroke (19.2 vs. 11.7[percnt], p<0.001), and transient ischemic attack (15.9 vs. 10.7[percnt], p=0.014). Accordingly, large infarcts (14.4 vs. 8.5[percnt], p=0.002) and the overall ischemic vascular component (large infarcts, lacunar infarcts, or microinfarcts) were more frequently among AF-AD patients than nAF-subjects (37.5 vs. 30.6[percnt], p=0.023). AF-AD patients had better performances than nAF-AD subjects in cognitive functioning (general cognitive functioning, executive function, memory, language, attention) and functional status. In the neural network analysis, AF was only related with vascular brain lesions, showing no association with neurodegenerative changes. CONCLUSIONS: AF-AD has a more "vascular" and “benign” profile than nAF-AD. Dementia seems to be mediated by brain infarcts rather than by neurodegeneration. FUNDING:National Institute on Aging (UO1 AG016976).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurologyMême sujetNeurological Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207