Improving dementia prognostication in cognitively normal older adults: conventional versus novel approaches to modelling risk associated with neuropsychiatric symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Background Studies in cognitively normal individuals on associations between psychiatric symptomatology and incident dementia have not reliably differentiated psychiatric syndromes from neuropsychiatric symptoms (NPS) that represent neurodegeneration. Conventional modelling often overlooks symptom natural history. Mild behavioural impairment (MBI) is a syndrome that leverages later-life emergent and persistent NPS to identify a high-risk group for incident dementia. Aim We aimed to explore associations of MBI, and conventionally-measured NPS (NPS-not-MBI), with incident dementia in cognitively normal individuals and the cognitively normal subset with subjective cognitive decline (SCD). Method Using National Alzheimer's Coordinating Center data, MBI was operationalised by the absence of past psychiatric disorders (symptom emergence) and the presence of symptoms at >2/3 of pre-dementia visits (symptom persistence). Kaplan–Meier survival curves and Cox proportional hazards regressions modelled dementia incidence across NPS groups and MBI domains, adjusted for age, gender, education, race, APOE-ε4, and cognitive status. Results The sample comprised 1408 MBI (age 75.2 ± 9.5; 54.3% female), 5625 NPS-not-MBI (age 71.6 ± 8.8; 65.5% female) and 5078 No-NPS (age 71.2 ± 8.9; 67.6% female) participants. Compared with No-NPS, MBI participants had lower dementia-free survival (P < 0.0001) and 2.76-fold greater adjusted dementia incidence rate (95% CI: 2.27–3.35, P < 0.001); incidence rate in NPS-not-MBI did not differ from No-NPS (hazard ratio 0.97, 95% CI: 0.82–1.14, P = 0.687). Of those with MBI who progressed to dementia, 76.0% developed Alzheimer's disease. Similarly, in the SCD subsample (n = 3485), persons with MBI had 1.99-fold greater dementia incidence versus No-NPS (95% CI: 1.46–2.71, P < 0.001) while NPS-not-MBI did not differ from No-NPS (hazard ratio 0.92, 95% CI: 0.70–1.19, P = 0.511). Conclusions Incorporating natural history into assessment of psychiatric symptoms in accordance with MBI criteria enhances dementia prognostication and modelling.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».