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Enregistrement W4390192603 · doi:10.1002/alz.079367

Trajectories in Depressive Symptoms and Midlife Brain Health

2023· article· en· W4390192603 sur OpenAlexaboutno aff
Christina S. Dintica, Mohamad Habes, Guray Erus, Pamela J. Schreiner, Kristine Yaffe

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigit symbol substitution testStroop effectPsychologyMontreal Cognitive AssessmentHyperintensityEntorhinal cortexTrail Making TestWhite matterVerbal fluency testAudiologyCardiologyInternal medicineNeuropsychologyMedicinePsychiatryCognitionMagnetic resonance imagingHippocampusNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Evidence in older adults suggests that depressive symptoms may be part of prodromal mood changes in dementia, rather than a risk factor. However, it is unclear whether variations in depressive symptoms in adulthood exhibit distinct characteristics in brain structure and cognitive function in midlife. Methods From the Coronary Artery Risk Development in Young Adults study, we identified 662 Black and White participants (age 23‐36 at baseline) who completed the Center for Epidemiological Studies Depression scale (CES‐D) at six time points over 20 years. 20 years after baseline, the participants underwent magnetic resonance imaging to characterize gray matter (GM) structures (total GM, temporal cortex, hippocampus, and entorhinal cortex) and white matter hyperintensities (WMHs). Participants also completed neuropsychological tests including the Digit Symbol Substitution Test (DSST), Rey‐Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), Stroop Test, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and category and letter fluency tests, analyzed as z‐scores. Results Using growth mixture modeling, we identified four trajectories of depressive symptoms (Figure 1): consistently low scorers (“steady low”; n = 509, 76.9%), a class with an early peak and decline in symptoms (“declining”; n = 63, 9.5%), a class with late increases in symptoms (“increasing”; n = 49, 7.4%), and consistently high scorers (“steady high”; n = 41, 6.2%). Compared to the steady low class, the steady high class had lower entorhinal cortex volume (β: ‐180.80, 95% CI: ‐336.69 to ‐24.91). The increasing class, had more WMHs (β: 0.55, 95% CI: 0.22 to 0.89) and less total brain volume (β: ‐9269.25, 95% CI: ‐17104.67 to ‐1444.82). Both the steady high and the increasing classes had poorer performance on the Stroop task (β: ‐0.40, 95% CI: ‐0.70 to ‐0.10; β: ‐0.39, 95% CI: ‐0.64 to ‐0.14, respectively), however the steady high also had poorer DSST performance (β: ‐0.40, 95% CI: ‐0.67 to ‐0.13), while the increasing class had poorer performance on the MoCA (β: ‐1.20, 95% CI: ‐2.04 to ‐0.37). The declining group was not significantly different from the steady low group on any brain or cognitive measures. Conclusions Our findings suggest that trajectories in depressive symptoms in young to mid‐adulthood show different cognitive and brain phenotypes in midlife.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations0
Publié2023
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