A Data‐Driven Examination of Apathy and Depression in Cognitively Normal Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Apathy and mood symptoms are increasingly recognised as clinical important aspects of prodromal dementia; both are associated with increased risk of dementia even in cognitively normal people. The clinical overlap between apathy and low mood poses a challenge in distinguishing between the two conditions. It is crucial to differentiate between depression and apathy, along with any underlying syndromes, to facilitate the development of targeted treatments. Using a data-driven approach, we recently reported the existence of distinct apathy and depression clusters in dementia, confirming observations from the clinic and epidemiology. In this study we sought to establish whether similar patterns of symptoms were present in cognitively normal older adults METHOD: We analysed data from 21,925 community dwelling older adults. Latent class analysis (LCA) was applied to self-reported and proxy ratings (obtained using the Mild Behavioral Impairment Checklist) of apathy and mood. Polygenic Risk Scores for Alzheimer's disease (AD) and Major Depression (MDD) were tested for associated with class membership. RESULT: The LCA analysis using proxy data showed a 4-class group which was considered the best model: No symptoms, Depression, Apathy/depression, and an Apathy group. The LCA using self-reported data reveals the 4-class group without a as a clear apathy class as the proxy data (see Figures 1 and 2). PRS for AD and MDD were only associated with depression and apathy/depression classes in self-reported data (not in proxy data). CONCLUSION: This analysis highlights the apathy phenotype as a unique and separate condition, underscoring the imperative for additional research in this area. This emphasizes the potential for innovative approaches to delve deeper into the exploration and comprehension of apathy. The differences between the self and proxy reported data highlights the possibility of under reporting of apathy by patients.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».