Neuropsychiatric symptoms and brain aging in mild cognitive impairment and early dementia: A multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the clinical importance and significant social burden of neuropsychiatric symptoms (NPS) in dementia, the underlying neurobiological mechanism remains poorly understood. Recently, neuroimaging-derived brain-age estimation by machine-learning analysis has shown promise as an individual-level biomarker. We investigated the relationship between NPS and brain-age in amnestic mild cognitive impairment (MCI) and early dementia. METHOD: Clinical data, including neuropsychiatric inventory (NPI), and structural brain MRI of 499 individuals with clinical diagnoses of amnestic MCI (N = 185), early Alzheimer's disease (AD) (N = 258) or dementia with Lewy bodies (DLB) (N = 56) were analyzed. We established a brain-age prediction model using 694 brain structural MRI scans of healthy subjects and support vector regression model and applied it to the patients' data. Finally, the brain predicted age difference (brain-PAD: predicted age minus chronological age) were calculated. RESULT: All clinical diagnostic groups showed significantly increased brain-PAD, and the median (IQR) brain-PAD was 4.3 (5.4) years in MCI, 6.3 (6.2) years in AD, and 5.0 (6.5) years in DLB. The NPI scores were subdivided into the following four categories: (i) Agitation and Irritability, (ii) Depression and Apathy, (iii) Delusions and Hallucinations, and (iv) Euphoria and Disinhibition. We found a significantly positive correlation between brain-PAD and the depression/apathy factor (Spearman's rs = 0.156, FDR-corrected p = 0.002), while no significance was shown in the other NPS factors. CONCLUSION: Abnormal brain aging may be involved in depression and apathy symptoms presented in MCI to early dementia stages, and brain-age analysis may be useful as a novel biomarker for assessment or monitoring of NPS.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».