Cognitive Trajectories and Alzheimer Disease Biomarkers: From Successful Cognitive Aging to Clinical Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cross-sectional definitions of successful cognitive aging have been widely utilized, but longitudinal measurements can identify people who do not decline. We performed this study to contrast maintenance with declining trajectories, including clinical conversion. METHODS: We included baseline cognitively unimpaired Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative participants with 3 or more cognitive testing sessions (n = 539, follow-up 6.1 ± 3.5 years) and calculated slopes of an episodic memory composite (MEM) to classify them into two groups: maintainers (slope ≥ 0) and decliners (slope < 0). Within decliners, we examined a subgroup of individuals who became clinically impaired during follow-up. These groups were compared on baseline characteristics and cognitive performance, as well as both cross-sectional and longitudinal Alzheimer disease (AD) biomarker measures (beta-amyloid [Aβ], tau, and hippocampal volume). RESULTS: Forty-one percent (n = 221) of the cohort were MEM maintainers, and 33% (n = 105) of decliners converted to clinical impairment during follow-up. Compared to those with superior baseline scores, maintainers had lower education and were more likely to be male. Maintainers and decliners did not differ on baseline MEM scores, but maintainers did have higher non-MEM cognitive scores. Maintainers had lower baseline global Aβ, lower tau pathology, and larger hippocampal volumes than decliners, even after removing converters. There were no differences in rates of change of any AD biomarkers between any cognitive trajectory groups except for a higher rate of hippocampal atrophy in clinical converters compared to maintainers. INTERPRETATION: Using longitudinal data to define cognitive trajectory groups reduces education and sex bias and reveals the prognostic importance of early onset of accumulation of AD pathology. ANN NEUROL 2024;96:378-389.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».