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Enregistrement W4390200153 · doi:10.1002/alz.078281

Associations between accelerated long‐term forgetting of Complex Figure Drawing, cerebral amyloid deposition, brain atrophy and serum neurofilament light in 73‐year‐olds

2023· article· en· W4390200153 sur OpenAlexfundno aff
Kirsty Lu, Ashvini Keshavan, John Baker, Jennifer M. Nicholas, Rebecca E Street, Sarah E Keuss, William Coath, Sarah‐Naomi James, Philip S.J. Weston, Heidi Murray‐Smith, David M. Cash, Ian B. Malone, Andrew Wong, Nick C. Fox, Marcus Richards, Sebastian J. Crutch, Jonathan M. Schott

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAvid RadiopharmaceuticalsCalifornia State University, BakersfieldDementias Platform UKRosetrees TrustBritish Heart FoundationUniversity College LondonUK Dementia Research InstituteNational Institute for Health and Care ResearchBrain Research TrustAlzheimer's SocietyWeston Brain InstituteEngineering and Physical Sciences Research CouncilEli Lilly and CompanyUK Research and InnovationAlzheimer's Association
Mots-clésForgettingAtrophyRecallCohortNeuroimagingMedicinePsychologyAudiologyInternal medicinePathologyPediatricsNeuroscienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accelerated Long-term Forgetting (ALF) is the phenomenon whereby material is retained normally over short intervals (minutes or hours) but forgotten abnormally rapidly over longer periods (days or weeks). ALF may be an early marker of cognitive decline, but little is known about its relationships with preclinical Alzheimer's disease pathology in older adults, and how memory selectivity may influence which material is forgotten. METHOD: Participants in 'Insight 46', a sub-study of the MRC National Survey of Health and Development (British 1946 birth cohort), completed cognitive and neuroimaging assessments at two time-points (baseline at age ∼70; follow-up ∼2.4 years later). At follow-up, we assessed Complex Figure Drawing (copy; immediate recall; 30-minute recall; 7-day recall). Complex Figure items were categorized as 'outline' or 'detail' (Fig1), to test the hypothesis that forgetting the outline of the structure would be more sensitive to the effect of brain pathologies. ALF scores were calculated as the proportion of material retained after 7 days, relative to 30 minutes. Rates of cerebral atrophy between baseline and follow-up were quantified from T1-weighted MRI using the Brain Boundary Shift Integral (BBSI). β-amyloid status (positive/negative) was determined from 18F-Florbetapir-PET. Baseline serum neurofilament light (NfL) was quantified (Quanterix Simoa assay). Multivariable regression models were used to investigate the effects (mutually adjusted) of β-amyloid status, BBSI and NfL on ALF in n = 316 clinically-normal individuals (50% female; 22% β-amyloid positive; 30% APOE-ε4 carriers), and to explore interactions between these predictors, adjusting for potential confounders including prospectively-collected childhood cognitive ability and education. RESULT: 'Outline' items were better retained than 'detail' (Fig1). β-amyloid-positive participants had poorer ALF scores for 'outline' (but not 'detail') items (Fig1C; Table 1). Unexpectedly, higher NfL was associated with scores for 'outline' items (Table 1). Greater rate of cerebral atrophy predicted poorer retention among participants with elevated β-amyloid and higher NfL (Table 1; Fig2). CONCLUSION: These results provide evidence of associations between biomarkers of brain pathologies and ALF in 73-year-olds. Interactions between different biomarkers merit further exploration. ALF may be a sensitive outcome measure for therapeutic trials in preclinical AD. Better retention of 'outline' (vs. 'detail') items illustrates the strategic role of memory selectivity.

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)0,002
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · 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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