Psychotic symptoms are associated with elevated tau PET signal in the amygdala independent of Alzheimer’s disease clinical severity and amyloid burden
Notice bibliographique
Résumé
Background: Psychosis in Alzheimer's disease (AD) is associated with worse outcomes, yet no established biomarkers exist for early diagnosis and intervention. We compared tau PET burden across older individuals with and without psychotic symptoms. Methods: F]AV1451 tau PET binding was compared between 26 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) subjects with psychotic symptoms (delusions and/or hallucinations) and 26 ADNI subjects without psychotic symptoms, matched for age, sex, race/ethnicity, and clinical severity. Tau was assessed on a region-of-interest and voxel level, corrected for amyloid PET burden. Results: Tau was greater in individuals with psychotic symptoms in the amygdala in region-of-interest analyses, and in amygdala, thalamus, putamen, right hippocampus, right entorhinal cortex, and right frontal cortex in voxel-based analyses. When considering different onset and type of psychotic symptoms, tau binding was greatest in those with concurrent delusions. Conclusion: Elevated tau in limbic regions may be relevant for psychotic symptoms in aging and 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».