CLINICAL PHENOTYPING OF THE COGNITIVELY UNIMPAIRED IN THE AD SPECTRUM USING PET IMAGING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinical phenotyping of cognitively unimpaired (CU) older adults who may progress to dementia is a pressing issue in Alzheimer’s disease (AD) since early interventions are the most effective. Out-patient cognitive screening commonly uses rapid and simple tests such as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) but its role in preclinical AD remains unclear. We hypothesize that sub-categorizing CU based on the presence of amyloid (A) and/or tau (T) pathologies, as measured by PET, can cognitively phenotype CU using MoCA. We studied 147 CU [CDR global score 0] older adults with MK6240 and Flortaucipir tau-PET and PiB or NAV4694 amyloid PET from the ongoing HEAD study. Based on tracer uptake, individuals were divided into A-T-, A-T+, A+T- and A-T- groups. They were evaluated using the UDS-3 battery. One-way ANOVA with Tukey’s correction for multiple comparisons, was used to test for significant differences between groups. With both MK6240 and Flortaucipir, MoCA total scores revealed significant differences between A+T+ and A-T- groups [mean: -1.74 (SE: 0.56), p: 0.013 and mean: -1.56 (SE: 0.6), p: 0.049] respectively. A+T- vs A+T+ was also significant with MoCA total and MoCA Delayed Recall using MK6240 [mean: -2.05 (SE: 0.77), p: 0.041 and mean: -1.15 (SE: 0.42), p: 0.033]. MK6240 shows more sensitivity than Flortaucipir. Therefore, MoCA, a simple and commonly used in-office neuropsychological test can detect cognitive dysfunction in Aβ and tau positive (A+/T+) CU older adults. This highlights the value of precisely characterizing preclinical AD subtypes that are more likely to develop AD dementia.
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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 | 0,000 |
| 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 ».