Correlation between changes in apathy and cognition in Alzheimer’s disease associated apathy: Analysis of the Apathy in Dementia Methylphenidate Trial 2 (ADMET 2)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous trials have shown improvements in both apathy and cognition with methylphenidate (MPH). OBJECTIVES: To assess whether changes in apathy correlated with changes in cognition in the Apathy in Dementia Methylphenidate Trial 2 (ADMET 2). PARTICIPANTS: Mild to moderate AD patients with clinically significant apathy randomized to MPH (20 mg/day) or placebo for 6 months. MEASUREMENTS: Apathy was measured with the Neuropsychiatric Inventory-apathy (NPI-A) domain. Cognition was measured using the Mini-Mental State Exam (MMSE), Hopkins Verbal Learning (immediate [HVLT-I], delayed [HVLT-D] recall), Digit Span (Forward [DF], Backward [DB]), Trail Making (TMT-A, TMT-B), Action Verbal Fluency (AV), Category Fluency (CF), and the Short Boston Naming Test (BNT). DESIGN: Linear mixed models included cognitive change scores as dependent variables and time, treatment, change in NPI-A and the interaction between treatment and change in NPI-A as independent variables, which were additionally adjusted for baseline NPI-A and cognitive scores, age, sex, level of education and presence of diabetes. RESULTS: 199 participants (66 % male) were included (98-MPH, 101-placebo). Among all participants, worsening CF was associated with worsening apathy (-0.15 (0.05), p = .003). In addition, change in HVLT-I was associated with the interaction between changes in apathy and treatment (-0.31 (0.07), p = 0.0000158). CONCLUSION: Changes in apathy are mostly independent of cognitive changes and apathy response to MPH may be independent from cognition. These results are consistent with the view that apathy as a syndrome is related to but distinct from cognition.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».