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Enregistrement W4390201518 · doi:10.1002/alz.078620

Life’s Simple 7 Relates to Better Cognitive and Brain Health in Individuals with Autosomal Dominant Frontotemporal Dementia

2023· article· en· W4390201518 sur OpenAlexaff
Anna M. VandeBunte, Joel H. Kramer, Kaitlin B. Casaletto, Emily W. Paolillo, Rowan Saloner, Hyunwoo Lee, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Adam M. Staffaroni, Shannon Y. Lee, Maria Carmela Tartaglia, Hilary W. Heuer, Bradley F. Boeve, Adam L. Boxer, Howard J. Rosen

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaFrontotemporal dementiaMedicineNeuropsychologyBrain sizeCognitionInternal medicineClinical psychologyOncologyPsychologyPsychiatryMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cardiovascular health plays an important role in brain aging; yet its role in development of autosomal dominant forms of dementia and frontotemporal dementia (FTD) has not been fully elucidated. Life’s Simple 7 (LS7) is a metric of cardiovascular health associated with reduced dementia risk and may represent a transdiagnostic heuristic to promote brain health. We examined the extent to which baseline LS7 associated with cognitive and brain aging trajectories in individuals with genetic FTD. Method 243 adults carrying autosomal dominant genetic mutations for FTD and 189 non‐carriers completed neuroimaging, neuropsychological testing, and medical interviews. LS7 at baseline was computed following established procedures based on physical activity, diet, body mass index, smoking, hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia; higher scores indicate more optimal cardiovascular health. We examined interactions between baseline LS7 and mutation carrier status on cognitive and brain structural outcomes at baseline (via linear regression) and longitudinally (via linear mixed‐effects models). All models adjusted for baseline age, sex, and education, and CDR®+NACC FTLD. Result Mutation carriers and non‐carriers did not significantly differ on baseline LS7 (t = ‐1.42, p = 0.156). At baseline, there were significant interactions between LS7 and carrier status on frontotemporal (FTL) volume and executive functioning (all p‐values<0.046), such that positive associations between LS7 and neurobehavioral outcomes were stronger among mutation carriers versus noncarriers. Longitudinally, there was also a significant interaction between carrier status and baseline LS7 on memory over time (b = 0.04,p = 0.035) and the interaction approached significance for language trajectories (b = 0.03,p = 0.079); again, the association between higher LS7 and slower cognitive decline was stronger among mutation carriers versus noncarriers, even when excluding symptomatic carriers (b = 0.04,p = 0.047). Among mutation carriers only, higher baseline LS7 related to slower memory (b = 0.04,p = 0.006) and language declines over time (b = 0.044,p = 0.004), but did not significantly relate to FTL volume (b = ‐0.01,p = 0.307) or executive functioning trajectories (b = 0.004,p = 0.913) Conclusion Better cardiovascular health relates to larger baseline frontotemporal volume and slower cognitive decline in individuals with autosomal dominant FTD. Interaction models suggested the degree to which cardiovascular health associates with better neurobehavioral outcomes is stronger in mutation carriers. Optimizing cardiovascular health may be a particularly important, modifiable approach to mitigate the symptoms associated with pathogenic variants of FTD.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · 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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