Ethnic Disparities in Clinical Presentation of Patients with Early‐Onset Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Early‐onset Alzheimer’s Disease (EOAD) affects patients under age 65 and may present with non‐amnestic features. Black patients are half as likely as White patients to be diagnosed despite twice as many risk factors. Ethnic disparities in EOAD have not been fully characterized. Methods We retrospectively collected data on ethnicity, level of education, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores on EOAD patients diagnosed between 2017 and 2022 at The University of Chicago Memory Center. Results Of 88 total patients, 60 (68.8%) identified as White and 28 (31.8%) identified as Black. Age at diagnosis was 57.3 ± 5.24 years in Black patients compared to 55.9 ± 5.69 years In White patients. Average time to diagnosis was longer in Black patients (5 ± 9.21 yrs.) vs White patients (3.5 ± 6.44 yrs). Black patients had lower MoCA scores than Whites at presentation (12.17 ± 6.91 vs 15.15 ± 5.92), despite similar education levels among Black vs. White patients (14.71 ± 2.30 vs 15.21 ± 3.00). Black patients more commonly displayed an amnestic profile (19 or 67.9%) than a non‐amnestic presentation (9 or 32.1%), although 2 patients (7.14%) presented with visual symptoms suggestive of posterior cortical atrophy (PCA), 5 (17.9%) patients had prominent language symptoms suggestive of logopenic primary progress aphasia (l‐PPA) and 1 (3.6%) patient had an executive presentation, suggestive of executive variant of AD (EAD). In White patients, 11 (18.3%) were diagnosed with PCA, 10 (16.7%) with EAD and 8 (13.3%) with l‐PPA. Differences were noted in the application of diagnostic tests, in that neuropsychological testing (NPT) and CSF testing were less often ordered in Black patients (NPT: 8 (29%) in Blacks vs 45 (75%) Whites, p = 0.001; CSF: 4 (14%) Blacks vs 30 (50%) Whites, p = 0.002). Conclusion In our cohort, Black patients with EOAD were on average older, more advanced, and experience longer delays and differences in diagnostic management than their White counterparts. Further work is needed to characterize the barriers to diagnosis for Black patients with EOAD and the potential differences in clinical presentations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».