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Enregistrement W4390200506 · doi:10.1002/alz.078267

Sex and family history differences in Aβ and tau vulnerability in preclinical Alzheimer’s disease

2023· article· en· W4390200506 sur OpenAlexaff
Valentin Ourry, Frédéric St‐Onge, Béry Mohammediyan, Yara Yakoub, Jean‐Paul Soucy, Judes Poirier, John C.S. Breitner, Sylvia Villeneuve

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill Genome CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortMedicineDemographyDiseaseFamily historyPsychologyInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Females and individuals with a family history (FH) of Alzheimer’s disease (AD) are considered at higher risk of sporadic AD. However, how sex and maternal/paternal heredity affects in vivo AD biomarkers is not well understood. Our objectives were to 1) assess if females or individuals with a first‐degree maternal FH of AD accumulate amyloid‐beta (Aβ) and/or tau faster than males or individuals with a first‐degree paternal FH of AD and 2) assess if both could influence the rate of Aβ driving tau in preclinical AD. Method Two hundred and thirty‐five older adults (age 68.3 ± 5.1 years, 69.8% female) from the PREVENT‐AD cohort, cognitively unimpaired at baseline, underwent [18F]‐NAV4694 and [18F]‐AV1451 positron emission tomography (PET) scans. Longitudinal PET scans were available for 106 individuals (4.3 ± 0.4 years follow‐up). We extracted and averaged the standard uptake value ratio (SUVr) in fronto‐parietal regions for Aβ and in temporal regions for tau. We performed t‐tests and ANOVA models to assess sex or maternal/paternal FH (FHsex) differences in Aβ and tau burden or annual change. We then performed linear regression models with an interaction term between Aβ and sex (or Aβ and FHsex) on tau burden and annual change, plus additional models to adjust for age and education. Result Sex and FHsex differences on Aβ and tau burden or annual rate of change did not reach significance although females tended to have higher tau SUVr at baseline (p = 0.053) (Figure 1 & 2). We found an interaction between Aβ and sex (𝛽 = ‐0.13, p = 0.008), and between Aβ and FHsex (𝛽 = 0.11, p = 0.03), on tau at baseline (Figure 3) suggesting that, for the same level of Aβ burden, females and individuals with paternal FH of AD had higher tau burden than males and individuals with maternal FH of AD. Results were similar when adjusted for age and education. Conclusion Females and individuals with a paternal FH of AD might need less Aβ before developing AD‐related tau, but did not accumulate tau faster. Identifying individuals more vulnerable to AD pathology, by disentangling sex‐specific effects, would help to design personalized interventions for AD.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,259 · 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
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