EDUCATION AS A RISK FACTOR OF MILD COGNITIVE IMPAIRMENT—THE ROLE OF THE GUT MICROBIOME
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Social determinants of health relate to an individual’s risk of MCI and dementia. However, pathways from identified modifiable risk factors such as education are not well understood, yet. While previous findings suggest distinct taxonomic signatures of the gut microbiome in dementia and MCI patients, and further education linked to its composition, we sought to test the possibly mediating role of the gut microbiome in the relationship between education and MCI. Method: Gut microbiome composition was ascertained with 16S rRNA gene amplicon sequencing. MCI classification was based on the Montreal Cognitive Assessment. Education in years was grouped (0-10, 10-16, 16+). Mediation analysis was conducted decomposing direct and indirect effects of education on MCI mediated by gut microbiome diversity (Chao1, Inverse Simpson, Shannon) or individual species at Genus level (ldm-med, permanova-med). Differential abundance analysis across education groups was conducted (ANCOM-BC, DESeq2). Result: After exclusion of participants with PD, below age 50, or with missing data, n=256 participants (n=58 with MCI) of the Luxembourg Parkinson’s Study were eligible for analysis (M[SD] Age=64.7[8.3] years). Education (16+ compared to 0-10 years of education) had a natural direct effect of NDE=0.36 (P<.01) on MCI, Chao1 included as mediator. We did not find significant mediation by gut microbiome composition or individual species. Conclusion Our findings indicate direct effects of education not mediated by the gut microbiome. Taxonomic analysis suggests a signature linked to lower risk of dementia in higher educated individuals. Longitudinal research is needed to investigate associations over time.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».