Effect of genetic and vascular risk factors on rates of cognitive decline in early-onset and late-onset Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Although previous studies have shown that cognitive decline in Alzheimer's disease (AD) is associated with various risk factors, they primarily focused on late-onset AD (LOAD). Objective We aim to evaluate the differential impact of risk factors on the cognitive decline between early-onset AD (EOAD, onset < 65 years) and LOAD (onset ≥ 65 years) and explore the longitudinal effect of Apolipoprotein E allele 4 ( APOE ε4) on cortical atrophy in both cohorts. Methods Using data from 212 EOAD and 1101 LOAD participants in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), we conducted multivariable mixed-effect models to evaluate the impact of APOE ε4, education, hypertension, diabetes, dyslipidemia, and body mass index on cognitive performance. Preprocessed MRI data were utilized for longitudinal parametric mapping. Results APOE ε4 carriers in both groups showed significantly accelerated declines in language, verbal memory, executive function, and general cognition. By controlling other significant risk factors, APOE ε4 carriers showed faster declines in language and verbal memory in both groups. Females exhibited accelerated declines in Language and verbal memory in the EOAD and LOAD cohorts respectively. LOAD individuals with hypertension showed faster declines while overweight and obese participants displayed slower declines in both cohorts across all domains except visuospatial. Notably, APOE ε4 status was associated with longitudinal cortical atrophy in the LOAD cohort but not in the EOAD cohort. Conclusions Known risk factors for AD were associated with cognitive decline in both EOAD and LOAD cohorts.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 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 ».