Cognition and Amyloid-β in Older Veterans: Characterization and Longitudinal Outcomes of Data-Derived Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Within older Veterans, multiple factors may contribute to cognitive difficulties. Beyond Alzheimer's disease (AD), psychiatric (e.g., PTSD) and health comorbidities (e.g., TBI) may also impact cognition. Objective: This study aimed to derive subgroups based on objective cognition, subjective cognitive decline (SCD), and amyloid burden, and then compare subgroups on clinical characteristics, biomarkers, and longitudinal change in functioning and global cognition. Methods: Cluster analysis of neuropsychological measures, SCD, and amyloid PET was conducted on 228 predominately male Vietnam-Era Veterans from the Department of Defense-Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Cluster-derived subgroups were compared on baseline characteristics as well as 1-year changes in everyday functioning and global cognition. Results: The cluster analysis identified 3 groups. Group 1 (n = 128) had average-to-above average cognition with low amyloid burden. Group 2 (n = 72) had the lowest memory and language, highest SCD, and average amyloid burden; they also had the most severe PTSD, pain, and worst sleep quality. Group 3 (n = 28) had the lowest attention/executive functioning, slightly low memory and language, elevated amyloid and the worst AD biomarkers, and the fastest rate of everyday functioning and cognitive decline. CONCLUSIONS: Psychiatric and health factors likely contributed to Group 2's low memory and language performance. Group 3 was most consistent with biological AD, yet attention/executive function was the lowest score. The complexity of older Veterans' co-morbid conditions may interact with AD pathology to show attention/executive dysfunction (rather than memory) as a prominent early symptom. These results could have important implications for the implementation of AD-modifying drugs in older Veterans.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».