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Enregistrement W4390102955 · doi:10.3233/jad-220857

Associations Between Hyperactive Neuropsychiatric Symptoms and Brain Morphology in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease

2023· article· en· W4390102955 sur OpenAlexaff
Lyna Mariam El Haffaf, Lucas Ronat, Adriana Cannizzaro, Alexandru Hanganu

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésDisinhibitionIrritabilityPsychologyNeuroimagingAlzheimer's diseaseBrain morphometryDementiaAudiologyCognitionCognitive impairmentNeuroscienceDiseaseInternal medicineMedicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hyperactive neuropsychiatric symptoms (NPS) (i.e., agitation, disinhibition, and irritability) are among the most challenging symptoms to manage in Alzheimer's disease (AD). However, their underlying brain correlates have been poorly studied. OBJECTIVE: We aimed to investigate the associations between the total score of hyperactive NPS and brain structures in participants with AD, mild cognitive impairment (MCI), and cognitively normal older adults (CN). METHODS: Neuropsychiatric and 3T MRI data from 216 AD, 564 MCI, and 660 CN participants were extracted from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database. To define NPS and brain structures' associations, we fitted a general linear model (GLM) in two ways: 1) an overall GLM including all three groups (AD, MCI, CN) and 2) three pair-wise GLMs (AD versus MCI, MCI versus CN, AD versus CN). The cortical changes as a function of NPS total score were investigated using multiple regression analyses. RESULTS: Results from the overall GLM include associations between 1) agitation and the right parietal supramarginal surface area in the MCI-CN contrast, 2) disinhibition and the cortical thickness of the right frontal pars opercularis and temporal inferior in the AD-MCI contrast, and 3) irritability and the right frontal pars opercularis, frontal superior, and temporal superior volumes in the MCI-CN contrast. CONCLUSIONS: Our study shows that each hyperactive NPS is associated with distinct brain regions in AD, MCI, and CN (groups with different levels of cognitive performance). This suggests that each NPS is associated with a unique signature of brain morphology, including variations in volume, thickness, or area.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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