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Enregistrement W4390194318 · doi:10.1002/alz.075974

Interaction between Oligomeric Amyloid‐β and Cardiovascular Risk Factors is Associated with Executive and Dorsal Attention Network Dysfunction in Pre‐dementia

2023· article· en· W4390194318 sur OpenAlexaboutno aff
Dilip Kumar, See Ann Soo, Gurveen Kaur Sandhu, Fatin Zahra Zailan, Yi Jin Leow, Ashwati Vipin, Chen Ling Koh, Faith Phemie Hui En Lee, Smriti Ghildiyal, Nagaendran Kandiah

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMedicineExecutive dysfunctionInternal medicineCognitionMontreal Cognitive AssessmentCognitive declineDefault mode networkCohortNeuropsychologyPsychologyOncologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Oligomeric amyloid‐β(OAβ) accumulation within brain tissue has been shown to be associated with major AD neuropathological features including tau pathology, synaptic loss, inflammation and oxidative damage; as well as cognitive impairment in dementia cohorts (Celine.E.N et.al.,2018). However, association of OAβ with functional connectivity (FC) and cardiovascular risk factors is not clearly known in the pre‐dementia stage. We aimed to examine association of FC with OAβ and other dementia risk factors in a pre‐dementia cohort to understand the underlying mechanisms related to OAβ. Methods We included 98 age and sex matched participants and classified them into OAβ+(28) and OAβ‐(70) subgroups using a OAβ cut‐off ratio of ≥ 0.9 (MDS‐ OAβ Test Kit, PeopleBio Inc, South Korea). Participants completed resting‐state functional MRI, clinical and lifestyle history questionnaires, blood, and neuropsychological assessments for global cognition on Montreal cognitive assessment and Visual Cognitive Assessment at Dementia Research Centre (Singapore). The Cardiovascular Risk Factors, Aging and Dementia (CAIDE) risk score was computed, and independent sample or chi‐squared analysis were performed to evaluate group‐level participant characteristics. Region‐of‐interest based FC analysis for 19 seeds from executive control (ECN), default‐mode, salience and dorsal‐attention networks (DAN) was performed to examine the network‐based FC differences in OAβ+ and OAβ‐ groups in association with CAIDE using ANCOVA model. Results Mean age of OAβ+ and OAβ‐ were 62.04±8.84, and 62.05±8.07 (Table‐1). No significant FC differences were observed between OAβ+ vs OAβ‐ subjects. There were no significant FC differences related to CAIDE score in OAβ+ and OAβ‐ groups. Nonetheless, the OAβ*CAIDE interaction showed significant FC changes. The OAβ+*CAIDE interaction analyses showed reduced FC within ECN and DAN (Figure‐1a). Whereas OAβ‐*CAIDE interaction showed reduced FC only within ECN (Figure‐1b). Furthermore, OAβ interaction with apolipoprotein‐ε4 (OAβ*APOE4) was found to further influence FC trends in ECN and DAN (Figure‐1c,1d). Conclusion While no FC differences were observed between OAβ+ vs OAβ‐ subjects, the interaction between CAIDE and APOE4 moderated FC changes within the ECN and DAN. These observations in a pre‐dementia cohort suggest that the presence of cerebrovascular risk factors may result in differential FC dysfunction in ECN and DAN depending on APOE4 status.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,219 · 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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