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Enregistrement W4393856466 · doi:10.1186/s13195-024-01434-7

Cerebrospinal fluid amyloid-β and cerebral microbleed are associated with distinct neuropsychiatric sub-syndromes in cognitively impaired patients

2024· article· en· W4393856466 sur OpenAlexfundno aff
Qingze Zeng, Yanbo Wang, Shuyue Wang, Xiao Luo, Kaicheng Li, Xiaopei Xu, Xiaocao Liu, Luwei Hong, Jixuan Li, Zheyu Li, Xinyi Zhang, Siyan Zhong, Zhirong Liu, Peiyu Huang, Yanxing Chen, Minming Zhang

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SServierEisaiGenentechIXICONational Natural Science Foundation of ChinaPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationNorthern California Institute for Research and EducationChina Postdoctoral Science FoundationF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaMedical Science and Technology Project of Zhejiang ProvinceBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationU.S. Department of Defense
Mots-clésNeurologyGeriatric psychiatryCerebrospinal fluidNeuroscienceBehavioral neurologyMedicineDementiaAmyloid (mycology)PathologyPsychologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Neuropsychiatric symptoms (NPS) are prevalent in cognitively impaired individuals including Alzheimer’s disease (AD) dementia and mild cognitive impairment (MCI). Whereas several studies have reported the associations between NPS with AD pathologic biomarkers and cerebral small vessel disease (SVD), but it remains unknown whether AD pathology and SVD contribute to different sub-syndromes independently or aggravate same symptoms synergistically. Method We included 445 cognitively impaired individuals (including 316 MCI and 129 AD) with neuropsychiatric, cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers (Aβ42, p-tau, and t-tau) and multi-model MRI data. Psychiatric symptoms were accessed by using the Neuropsychiatric Inventory (NPI). Visual assessment of SVD (white matter hyperintensity, microbleed, perivascular space, lacune) on MRI images was performed by experienced radiologist. Linear regression analyses were conducted to test the association between neuropsychiatric symptoms with AD pathology and CSVD burden after adjustment for age, sex, education, apolipoprotein E (APOE) ε4 carrier status, and clinical diagnosis. Results The NPI total scores were related to microbleed (estimate 2.424; 95% CI [0.749, 4.099]; P =0.005). Considering the sub-syndromes, the hyperactivity was associated with microbleed (estimate 0.925; 95% CI [0.115, 1.735]; P =0.025), whereas the affective symptoms were correlated to CSF level of Aβ42 (estimate -0.006; 95% CI [-0.011, -0.002]; P =0.005). Furthermore, we found the apathy sub-syndrome was associated with CSF t-tau/Aβ42 (estimate 0.636; 95% CI [0.078, 1.194]; P =0.041) and microbleed (estimate 0.693; 95% CI [0.046, 1.340]; P =0.036). In addition, we found a significant interactive effect between CSF t-tau/Aβ42 and microbleed (estimate 0.993; 95% CI [0.360, 1.626]; P =0.019) on severity of apathy sub-syndrome. Conclusion Our study showed that CSF Aβ42 was associated with affective symptoms, but microbleed was correlated with hyperactivity and apathy, suggesting the effect of AD pathology and SVD on different neuropsychiatric sub-syndromes.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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