Improving dementia prognostication in cognitively normal older adults: conventional versus novel approaches to modelling risk associated with neuropsychiatric symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In persons with mild cognitive impairment (MCI) neuropsychiatric symptoms (NPS) are consistently associated with greater dementia incidence rates. However, in cognitively normal (NC) individuals, findings are inconsistent. Conventional approaches to NPS modeling are often cross‐sectional and silent on natural history of symptoms, introducing noise. Mild behavioral impairment (MBI) refines identification of risk by specifying that NPS must be later‐life emergent and persistent, increasing signal and reducing noise. Here, we explored associations of both MBI and conventionally‐measured NPS with incident dementia in persons with NC and subjective cognitive decline (SCD). We hypothesized greater dementia incidence in MBI, compared to NPS not meeting MBI criteria (NPS‐not‐MBI) and no NPS. Method National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) participant data were analyzed. MBI was operationalized as no history of psychiatric disorders (to satisfy the symptom emergence criterion) and NPS present at more than two‐thirds of pre‐dementia study visits (to satisfy the symptom persistence criterion). Kaplan‐Meier dementia‐free survival curves were generated for all three NPS groups. Cox proportional hazard models compared dementia incidence rates across groups, adjusted for age, sex, education, race, and APOE‐e4 status. Results The NC sample comprised 1,408 MBI (age = 75.2±9.5; 54.3% female), 5621 NPS‐not‐MBI (age = 71.6±8.8; 65.5% female), and 5078 no‐NPS participants (age = 71.2±8.9; 67.6% female). Persons with MBI had lower dementia‐free survival (p<0.0001, Table 1) and a 3.17‐fold greater dementia incidence rate compared to no‐NPS (CI:2.62‐3.84, p<0.001, Figure 1); no significant differences were found for NPS‐not‐MBI (HR = 1.07, CI:0.91‐1.27, p = 0.420). Similarly, in the SCD subsample (n = 3,555), persons with MBI had a 1.99‐fold greater dementia incidence rate versus no‐NPS (CI:1.46‐2.70, p<0.001); NPS‐not‐MBI did not differ (HR = 0.89, CI:0.68‐1.16, p = 0.375). Conclusions In both NC and SCD, persons with MBI had greater incidence of dementia than no‐NPS, while NPS‐not‐MBI did not. Operationalizing NPS‐related risk in accordance with the MBI criteria of later‐life emergent and persistent symptoms improves the prognostic utility of NPS over conventional approaches. This method of MBI operationalization can be applied to legacy datasets and ongoing cohort studies to identify a high‐risk group. This group can be assessed for neurodegenerative disease biomarkers in advance of the objective cognitive decline that is usually used to identify risk.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».