Associations between brain metabolism and financial capacity in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with early stages of cognitive decline face a significant stagnation in their financial capacity, leading to a decrease in quality of life. However, whether changes in brain function are associated with financial capacity remains unclear. Here, we evaluate the association between financial capacity and brain glucose metabolism. METHOD: Individuals across the Alzheimer's disease (AD) clinical continuum with complete FCI-SF total scores and FDG-PET imaging data were selected from the ADNI dataset. We performed a Pearson correlation with 79 brain regions of interest, extracted using the ICBM152 atlas, and the total FCI score. A multiple linear regression model was fitted to assess the relationship between FCI and different brain regions, corrected for age, gender, and education. Analyses were adjusted by Bonferroni, with p considered significant if < 0.05. RESULT: A total of 1364 individuals were analyzed in this study (44% female, mean age 73.4). There were 26 brain areas in which glucose metabolism significantly correlated with FCI scores (adjusted p < 0.05, Figure 1A). The highest correlation coefficients were bilaterally located in the Caudate Nucleus and Fornix (r > 0.3, Figure 1A). The regression model demonstrated multiple significant brain regions (adjusted p < 0.05, Figure 1B). The left Fornix (β = 14.8, Figure 1C) and right Fornix (β = 13.7, Figure 1D), as well as the left Caudate Nucleus (β = 14.15, Figure 1E) and right Caudate Nucleus (β = 12.66, Figure 1F), had the highest significance (adjusted p < 0.001). CONCLUSION: We observed positive associations between regional brain glucose metabolism and the FCI-Score. Thus, our findings suggest a relationship between metabolic patterns, serving as an index of brain function, and the financial capacity of individuals.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».