Association of triglyceride glucose-body mass index with Alzheimer’s disease pathology, cognition and brain structure in non-demented people
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between the triglyceride glucose-body mass index (TyG-BMI) index and Alzheimer’s disease (AD) pathology, cognition, and brain structure remains unclear. This study aimed to investigate these associations, focusing on cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers, cognitive measures, and brain imaging data. Eight hundred and fifty-five non-demented participants were included. Linear regression was used to explore associations between the TyG-BMI index and AD pathology, cognition, and brain structure. The association between the TyG-BMI index and AD risk was assessed using Kaplan–Meier and Cox proportional hazards models. Longitudinal relationships were assessed using linear mixed-effects models. Mediation analyses were conducted to examine AD pathology’s potential mediating role between the TyG-BMI index and cognition as well as brain structure. In the linear regression analyses, higher TyG-BMI levels were associated with increased Aβ42 and decreased Tau, pTau, Tau/Aβ42, pTau/Aβ42, and pTau/Tau. Positive correlations were observed with mini-mental state examination (MMSE), memory (MEM), executive function (EF), and the volumes of the hippocampus, entorhinal cortex, and middle temporal regions, while negative correlations were found with Alzheimer’s Disease Assessment Scale (ADAS). Longitudinally, the TyG-BMI index was inversely associated with ADAS, and positively with MMSE, MEM, EF, hippocampus, entorhinal, and middle temporal. High TyG-BMI levels were correlated with lower AD risk (HR 0.996 [0.994, 0.999]). Mediation analyses revealed AD pathology mediated the association between TyG-BMI index and cognition as well as brain structure. Additionally, the TyG-BMI index could mediate cognitive changes by influencing brain structure. The TyG-BMI index is associated with AD pathology, cognition, and brain structure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».