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Enregistrement W4393024692 · doi:10.1002/alz.13779

Age of Alzheimer's disease diagnosis in people with Down syndrome and associated factors: Results from the Horizon 21 European Down syndrome consortium

2024· article· en· W4393024692 sur OpenAlexaff
Frode Larsen, R. Asaad Baksh, Eimear McGlinchey, Ellen Melbye Langballe, Bessy Benejam, Jessica Beresford‐Webb, Mary McCarron, Antonia Coppus, Ségolène Falquero, Juan Fortea, Johannes Levin, Sandra Loosli, Ruth E. Mark, Anne‐Sophie Rebillat, Shahid Zaman, André Strydom

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilNational Institutes of HealthCentro de Investigación Biomédica en Red sobre Enfermedades NeurodegenerativasNational Institute for Health and Care ResearchGeneralitat de CatalunyaNIHR Cambridge Biomedical Research CentreEuropean Regional Development FundEuropean CommissionUniversity College LondonFundación Tatiana Pérez de Guzmán el BuenoHorizon 2020 Framework ProgrammeElse Kröner-Fresenius-StiftungFondation Jérôme LejeuneNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration East of EnglandHealth Research BoardDepartment of Health and Social CareGlobal Brain Health InstituteWellcome Trust
Mots-clésDiseaseMedicineDown syndromePediatricsAlzheimer's diseaseAge groupsAge of onsetGerontologyPsychiatryDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: People with Down syndrome (DS) have high risk of developing Alzheimer's disease (AD). This study examined mean ages of AD diagnosis and associations with co-occurring conditions among adults with DS from five European countries. METHODS: Data from 1335 people with DS from the Horizon 21 European DS Consortium were used for the analysis. RESULTS: Mean ages of AD diagnosis ranged between 51.4 (SD 7.0) years (United Kingdom) and 55.6 (SD 6.8) years (France). Sleep-related and mental health problems were associated with earlier age of AD diagnosis. The higher number of co-occurring conditions the more likely the person with DS is diagnosed with AD at an earlier age. DISCUSSION: Mean age of AD diagnosis in DS was relatively consistent across countries. However, co-occurring conditions varied and impacted on age of diagnosis, suggesting that improvements can be made in diagnosing and managing these conditions to delay onset of AD in DS. HIGHLIGHTS: Mean age of AD diagnosis was relatively consistent between countries Sleep problems and mental health problems were associated with earlier age of AD diagnosis APOE ε4 carriers were diagnosed with AD at an earlier age compared to non-carriers Number of co-occurring conditions was associated with earlier age of AD diagnosis No differences between level of intellectual disability and mean age of AD diagnosis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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