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Enregistrement W4407703603 · doi:10.1016/j.jarlif.2025.100001

Is late-life vulnerability to cardiovascular disease risk associated with longitudinal tau accumulation in older adults with mild cognitive impairment?

2025· article· en· W4407703603 sur OpenAlexaboutno aff
Melanie A Dratva, Jesús Díaz, Mary Thomas, Qian Shen, Amaryllis A. Tsiknia, Kenneth A. Rostowsky, Erin E. Sundermann, Sarah J. Banks

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging Research and Lifestyle · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNorthern California Institute for Research and EducationNational Institutes of HealthAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeDoD Alzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeUniversity of Southern CaliforniaU.S. Department of Defense
Mots-clésVulnerability (computing)Cognitive impairmentDiseaseCognitionPsychologyMedicineGerontologyCardiologyInternal medicineDevelopmental psychologyNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Older females have higher Alzheimer's Disease (AD) risk and tau burden, especially in early disease stages, compared to males. Overlapping cardiovascular disease (CVD) and dementia risk factors, like the apolipoprotein (APOE)-ε4 allele, show mixed sex-specific results. We previously found that late-life CVD risk related more strongly to tau at a single timepoint in cognitively normal, older female APOE-ε4 carriers than in males. Objectives: Do composite and component CVD risk factors explain sex differences in tau accumulation in older adults with mild cognitive impairment (MCI) and underlying amyloid-beta (Aβ) pathology? Design: Longitudinal analysis in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort. Setting: ADNI is a multi-site longitudinal study across the United States and Canada. Participants: = 52 older adults (aged 60-90), designated as both Aβ-positive and MCI. Measurements: CVD risk was measured by body mass index (BMI) and FRS, which includes age, systolic blood pressure (BP), high-density lipoprotein (HDL), total cholesterol, hypertension treatment, smoking, and diabetes. Regional standardized uptake value ratios (SUVRs) were extracted at each tau-PET timepoint. Composite SUVRs for Braak34 and Braak56 were calculated. Statistical models examined the separate and interactive effects of sex and APOE-ε4 on tau accumulation, and moderating effects of FRS, its components, or BMI, on tau accumulation. Results: Females accumulated more tau than males in bilateral Braak34 and right Braak56, while APOE-ε4 carriers trended toward more tau accumulation in left Braak56. FRS and its components did not relate to tau accumulation, nor influence sex effects, although they attenuated APOE-ε4 effects. In left Braak56, higher baseline BMI in males showed a trend toward greater tau accumulation. Conclusions: In MCI and Aβ-positive older adults, females accumulated more tau than males, and late-life vascular risk did not explain this relationship. Higher BMI related to more tau accumulation in males only, suggesting sex-specific vulnerability to BMI on brain health. Although replication in larger and more representative cohorts is needed, these findings corroborate accelerated tau progression in older females, independent of CVD risk, and suggest that vascular health has limited influence on tau progression once AD pathology is established in the brain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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