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Enregistrement W4406024338 · doi:10.1002/alz.091793

Correlation between changes in apathy and cognition in Alzheimer’s disease associated apathy: analysis of the Apathy in Dementia Methylphenidate Trial 2 (ADMET 2)

2024· article· en· W4406024338 sur OpenAlexaff
Krushnaa Sankhe, Shankar Tumati, Jamie Perin, Luc Rivet, Danielle Soares Rocha Vieira, Paul B. Rosenberg, Nathan Herrmann, David Shade, Alan J. Lerner, Prasad R. Padala, Olga Brawman‐Mintzer, Christopher H. van Dyck, Anton P. Porsteinsson, Suzanne Craft, Allan I. Levey, Jacobo Mintzer, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyDementiaVerbal fluency testPsychologyCognitionPsychiatryPlaceboCognitive declineVerbal learningClinical psychologyAudiologyMedicineDiseaseInternal medicineNeuropsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Apathy in Alzheimer's disease (AD) is associated with cognitive impairment, particularly executive functions such as selective attention, making it unclear whether apathy should be a separate treatment target. Apathy in Dementia Methylphenidate Trial 2 (ADMET 2) is the largest and most recent trial assessing apathy and cognition. This analysis assessed whether changes in apathy correlated to changes in various cognitive domains in ADMET 2. METHOD: In this multicentre, randomized, placebo-controlled trial, 200 participants with mild to moderate AD received 20 mg methylphenidate (MPH) or placebo (PLB) for 6 months. The Neuropsychiatric Inventory apathy (NPI-A) subscale measured apathy. Cognitive tests included Mini-Mental State Exam (MMSE), Hopkins Verbal Learning-immediate (HVLT-I) and delayed (HVLT-D), Digit Span forward (DF) and backward (DB), Trail Making (TMT A and B), Action Verbal Fluency (AV), Category Fluency (CF), and Boston Naming Test (BNT). Linear mixed models were conducted with cognitive change scores as the dependent variable and time and change in NPI-A as the independent variable, overall and in each treatment group. All models were adjusted for baseline cognitive test score and NPI-apathy, age, sex, diabetes, and treatment group. RESULT: 199 ADMET 2 participants (131 (66%) male) were included. For all participants, worsening apathy was associated with worsening MMSE (B (SE) = -0.10 (0.03), p = 0.003), CF (B (SE) = -0.13 (0.04), p = 0.0009), and HVLT-I (B (SE) = -0.13 (0.05), p = 0.005). In the MPH group (n = 98), worsening apathy was associated only with worsening CF (B (SE) = -0.21 (0.06), p = 0.0008). In the PLB group (n = 101), worsening apathy was associated with worsening MMSE (B (SE) = -0.13 (0.05), p = 0.006), HVLT-I (B (SE) = -0.30 (0.06), p = 0.000002), and HVLT-D (B (SE) = -0.06 (0.02), p = 0.002). Changes in apathy were not associated with performance on the remaining cognitive tests. CONCLUSION: Changes in apathy are associated with changes in cognition as part of the natural history of AD. However, this association is disrupted by MPH treatment and suggests that improvements in apathy in AD with MPH were not driven by cognitive changes. These results are consistent with the view that apathy as a syndrome is related to, but distinct from cognition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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