Neuroinflammation Exacerbates Irritability and Agitation in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown that microglial activation (MA) plays a key role in the physiopathology and progression of Alzheimer's disease (AD). Unpublished data suggest that MA is highly associated with the development of neuropsychiatric symptoms (NPS) in patients with AD. Thus, we aim to investigate here the contribution of each NPS domain to this association across individuals in the AD continuum. METHOD: C]PBR28) at the same visit. Regions were tailored using Desikan-Killiany (DK) atlas. SUVRs were calculated using the cerebellum gray matter as a reference. Linear regression tested the association between biomarkers accounting for age, sex, and cognitive status. RESULT: C]PBR28 in the cingulate, inferior temporal, and precuneus accounting for age, sex, and after false discovery rate (FDR) correction for multiple comparisons (Figure 1A). This association was independent of Aβ and tau levels (Table 1). When we stratify NPI-Q domains (agitation, irritability, motor disturbance, disinhibition, elation, delusion, hallucinations, nighttime disturbance, depression, anxiety, apathy, and appetite disturbance) severity score, we found that the hyperactivity subdomain (agitation, irritability, motor disturbance, disinhibition, and elation) showed the larger contribution to the results (Figure 1B). Bootstrapping each NPI-Q domain from the NPI-Q total score, linear regression analysis reveals that irritability, nighttime disturbance, and agitation are the main contributors to the association between NPS and MA (Figure 1C). Removing these domains, but no other combination of two or three NPI-Q domains, from the NPI-Q total score, abolishes this association (Figure 1D). CONCLUSION: Our results suggest that MA is associated with neuropsychiatric dysfunction in AD. Notably, we found that irritability, nighttime disturbance, and agitation drive the association between NPS and MA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».