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Enregistrement W4406200816 · doi:10.1002/alz.087811

Association Between the Retinal Biomarkers and Cognitive Impairment in Community‐dwelling Older Adults in Taiwan

2024· article· en· W4406200816 sur OpenAlexaboutno aff
Ting‐Wen Chu, Yi‐Ting Hsieh, Jeng‐Min Chiou, Yaolin Liu, Jen‐Hau Chen, Yen‐Ching Chen

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentAssociation (psychology)MedicineGerontologyRetinalCognitionPsychologyPsychiatryOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The early detection of preclinical dementia is crucial, prompting investigations into retinal biomarkers using optical coherence tomography (OCT). Inconsistent and limited longitudinal studies have been done to clarify the association between the retinal nerve fiber layer (RNFL) and ganglion cell‐inner plexiform layer (GC‐IPL) thickness and cognitive function over time. This study aims to explore the association between retinal biomarkers and cognitive function over time in non‐demented older adults. Method This seven‐year prospective cohort study included 264 non‐demented older adults at baseline (2015‐2017) from the ongoing Taiwan Initiative for Geriatric Epidemiological Research. Cognitive function underwent biennial follow‐ups to 2022, with assessments including global and domain‐specific cognition (memory, attention, executive function, and verbal fluency) measured using the Montreal Cognitive Assessment–Taiwanese version (MoCA‐T) and a battery of neuropsychological tests. Retinal data were collected using OCT at baseline. Generalized linear mixed models were utilized to examine the relationship between the RNFL, GC‐IPL thickness, and cognitive function, adjusting for apolipoprotein E ε4 status, age, sex, education years, and age‐related macular degeneration. Result At baseline, the performance of global cognition (MoCA‐T) decreased as GC‐IPL deviated from the mean (77.1 μm) (quadratic GC‐IPL: β= ‐0.32 x 10 ‐2 ; 95% CI: ‐0.61 x 10 ‐2 to ‐0.03 x 10 ‐2 ). Similar findings were found for memory performance (quadratic GC‐IPL: β= ‐0.19 x 10 ‐2 ; 95% CI: ‐0.31 x 10 ‐2 to ‐0.06 x 10 ‐2 ), and executive function (quadratic GC‐IPL: β= ‐0.07 x 10 ‐2 ; 95% CI: ‐0.14 x 10 ‐2 to ‐0.003 x 10 ‐2 ) over seven years. These results remained significant in females after stratification by sex. Notably, no significant association was observed between RNFL thickness and cognition. Conclusion We found a non‐linear relation between GC‐IPL thickness and poor performance of global cognition, memory, and executive function, particularly among women. These findings highlight the significance of GC‐IPL thickness as an early biomarker of cognitive impairment, informing strategies for timely intervention in aging populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, 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
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