Neuropsychiatric symptoms: Risk factor or disease marker? A study of structural imaging biomarkers of Alzheimer's disease and incident cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychiatric symptoms (NPS) are risk factors for Alzheimer's disease (AD) but can also manifest secondary to AD pathology. Mild behavioral impairment (MBI) refers to later-life emergent and persistent NPS that may mark early-stage AD. To distinguish MBI from NPS that are transient or which represent psychiatric conditions (non-MBI NPS), we investigated the effect of applying MBI criteria on NPS associations with AD structural imaging biomarkers and incident cognitive decline. Data for participants (n = 1273) with normal cognition (NC) or mild cognitive impairment (MCI) in the National Alzheimer's Coordinating Center Uniform Data Set were analyzed. NPS status (MBI, non-MBI NPS) was derived from the Neuropsychiatric Inventory Questionnaire and psychiatric history. Normalized measures of bilateral hippocampal (HPC) and entorhinal cortex (EC) volume, and AD meta-region of interest (ROI) mean cortical thickness were acquired from T1-weighted magnetic resonance imaging scans. Multivariable linear and Cox regressions examined NPS associations with imaging biomarkers and incident cognitive decline, respectively. MBI was associated with lower volume and cortical thickness in all ROIs in both NC and MCI, except for EC volume in NC. Non-MBI NPS were only associated with lower HPC volume in NC. Although both of the NPS groups showed higher hazards for MCI/dementia than No NPS, MBI participants showed more rapid decline. Although both types of NPS were linked to HPC atrophy, only NPS that emerged and persisted in later-life, consistent with MBI criteria, were related to AD neurodegenerative patterns beyond the HPC. Moreover, MBI predicted faster progression to dementia than non-MBI NPS.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».