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Enregistrement W4390194425 · doi:10.1002/alz.079758

Relationship between plasma cortisol with the neuropathology of patients across the Alzheimer’s disease continuum

2023· article· en· W4390194425 sur OpenAlexaff
Laura Willers Souza, Andrei Bieger, Wyllians Vendramini Borelli, Marco Antônio De Bastiani, Guilherme Bauer‐Negrini, Jonathan M. DuBois, Eduardo R. Zimmer, Zimmer Neuroimaging Lab

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecuneusNeuropathologyInternal medicinePsychologyAtrophyAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeLateralization of brain functionMedicineAlzheimer's diseaseCardiologyNeuroscienceEndocrinologyCognitionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The relationship between high cortisol levels and brain atrophy in patients across the Alzheimer’s disease (AD) continuum has been relatively unexplored. Thus, this study sought to investigate the association between plasma cortisol levels and brain cortical thickness in patients across the biological and clinical continuum of AD. Method Participants with baseline plasma cortisol concentrations (n = 544), structural MRI, and CSF Aβ1‐42 and CSF p‐tau181 were selected from the ADNI database. Three general linear models (GLMs) were constructed to assess the association between cortical thickness and cortisol levels (Freesurfer’s v7.1.1): (1) cortisol as an independent variable; (2) cortisol, cognitive status, and interaction; (3) cortisol, neuropathology (measured by Aβ1‐42 and p‐tau181 positivity), and interaction. These analyses were corrected for multiple comparisons through cluster formation (p<0.01) and permutation (Monte Carlo simulation of 10,000 iterations). Result Demographics are depicted in Table 1. The cortical thickness showed a negative correlation with plasma cortisol concentrations in the following clusters (first GLM; Figure 1 and 2): left hemisphere – superior parietal (pcc = ‐0.13; p = 0.0002); superior frontal (pcc = ‐0.13; p = 0.0004); superior parietal (pcc = ‐0.13; p = 0.013); precentral (pcc = ‐0.12; p = 0.02); isthmus cingulate (pcc = ‐0.13; p = 0.02); caudal middle frontal (pcc = ‐0.11; p = 0.031); fusiform (pcc = ‐0.12; p = 0.046); right hemisphere – inferior parietal (pcc = ‐0.13; p = 0.0004); precuneus (pcc = ‐0.12; p = 0.0014); superior frontal (pcc = ‐0.12; p = 0.003); parahippocampal (pcc = ‐0.12; p = 0.003); superior parietal (pcc = ‐0.12; p = 0.041). Interestingly, no interactions between cortisol and AD cognitive status and neuropathology were identified (second and third GLMs – data not shown). Conclusion This cross‐sectional study identified a negative correlation between plasma cortisol concentrations and cortical thickness in brain regions typically affected by AD, which was found to be independent of AD diagnosis and neuropathology. This finding suggests that high peripheral cortisol levels may create a vulnerability that is independent of AD neuropathology in regions commonly affected by the disease, which may accelerate disease progression.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,242 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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