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Enregistrement W4391066193 · doi:10.1016/j.nbd.2024.106412

Pathologic correlates of aging-related tau astrogliopathy: ARTAG is associated with LATE-NC and cerebrovascular pathologies, but not with ADNC

2024· article· en· W4391066193 sur OpenAlexaff
Yuriko Katsumata, Xian Wu, Khine Zin Aung, Kathryn Gauthreaux, Charles Mock, Shelley L. Forrest, Gábor G. Kovács, Peter T. Nelson

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreOntario Brain InstituteUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésTauopathyMedicineDementiaFrontotemporal lobar degenerationNeuropathologyNeurocognitiveArteriolosclerosisAlzheimer's diseasePathologyDiseaseFrontotemporal dementiaInternal medicinePsychiatryCognitionNeurodegeneration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age-related tau astrogliopathy (ARTAG) is detectable in the brains of over one-third of autopsied persons beyond age 80, but the pathoetiology of ARTAG is poorly understood. Insights can be gained by analyzing risk factors and comorbid pathologies. Here we addressed the question of which prevalent co-pathologies are observed with increased frequency in brains with ARTAG. The study sample was the National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) data set, derived from multiple Alzheimer's disease research centers (ADRCs) in the United States. Data from persons with unusual conditions (e.g. frontotemporal dementia) were excluded leaving 504 individual autopsied research participants, clustering from 20 different ADRCs, autopsied since 2020; ARTAG was reported in 222 (44.0%) of included participants. As has been shown previously, ARTAG was increasingly frequent with older age and in males. The presence and severity of other common subtypes of pathology that were previously linked to dementia were analyzed, stratifying for the presence of ARTAG. In logistical regression-based statistical models that included age and sex as covariates, ARTAG was relatively more likely to be found in brains with limbic-predominant age-related TDP-43 encephalopathy neuropathologic change (LATE-NC), and in brains with comorbid cerebrovascular pathology (arteriolosclerosis and/or brain infarcts). However, ARTAG was not associated with severe Alzheimer's disease neuropathologic change (ADNC), or primary age-related tauopathy (PART). In a subset analysis of 167 participants with neurocognitive testing data, there was a marginal trend for ARTAG pathology to be associated with cognitive impairment as assessed with MMSE scores (P = 0.07, adjusting for age, sex, interval between final clinic visit and death, and ADNC severity). A limitation of the study was that there were missing data about ARTAG pathologies, with incomplete operationalization of ARTAG according to anatomic region and pathologic subtypes (e.g., thorn-shaped or granular-fuzzy astrocytes). In summary, ARTAG was not associated with ADNC, whereas prior observations about ARTAG occurring with increased frequency in aging, males, and brains with LATE-NC were replicated. It remains to be determined whether the increased frequency of ARTAG in brains with comorbid cerebrovascular pathology is related to local infarctions or neuroinflammatory signaling, or with some other set of correlated factors including blood-brain barrier dysfunction.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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