Levels of plasma ADAM10 and cognitive performance in older adults with and without Alzheimer’s dementia from a middle‐income country
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s Disease (AD) is the most prevalent dementia, and its underdiagnosis rates are still challenging, especially in low and middle‐income countries (LMIC) (Pelegrini et al., 2019). Research suggests the potential benefits of blood‐based biomarkers for accurate diagnosis, and ADAM10 is an example (Oliveira et al., 2020). However, more evidence from LMIC, such as Brazil and other Latin American countries, is necessary (Parra et al., 2022). Aim To compare the plasma ADAM10 levels and cognitive performance between healthy older adults and individuals with AD in a Latin American country. Methods This is a cross‐sectional study in which healthy older adults (n = 31) and participants with AD (n = 51) had their cognitive performance assessed through MMSE. In addition, a blood sample was collected, and the plasma ADAM10 levels were obtained through SDS‐PAGE and Western‐Blotting analyses. Comparison of means, correlation, and binomial logistic regression analyses were conducted at a significance level of p<0.05. Results Most participants were female (61%), whose average age was 76.1 (8.3). The mean years of education and MMSE scores were, respectively, 4.6 (4.1) and 18.8 (8.2). The AD group was older (U = 363.5; p<0.001); had a lower score on MMSE (U = 129; p<0.001), and had higher plasma ADAM10 levels (U = 429; p = 0.001). Correlation analysis revealed a relationship between MMSE score and ADAM10 levels (r = ‐0.225; p = 0.04); age and cognitive performance (r = ‐0.353; p = 0.001); as well as between age and ADAM10 levels (r = 0.324; p = 0.004). Finally, our results suggested that those individuals with higher plasma ADAM10 levels have approximately eleven times more chances of being diagnosed with AD (B = 2.36; S.E. = 0.74; p = 0.001; Exp(B) = 10.63; 95%CI [2.48 – 45.69]). Conclusion This study showed that levels of ADAM10 are different between healthy older adults and individuals with AD. Specifically, participants with AD have higher plasma ADAM10 levels. Also, low MMSE scores were correlated with higher ADAM10 plasma levels. Finally, people with higher plasma ADAM10 levels have more chances of being diagnosed with AD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».