Exploring the association between mild behavioral impairment and plasma p‐tau217: Implications for early detection of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Mild behavioral impairment (MBI), marked by late‐onset persistent neuropsychiatric symptoms (NPS), may signal early dementia risk. While MBI is linked to previously established amyloid‐beta (Aβ) and tau biomarkers, its association with plasma p‐tau217, a promising blood‐based biomarker for Alzheimer's disease (AD), remains unexplored. Here, we investigated the association between MBI and plasma p‐tau217 in dementia‐free individuals from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. METHODS MBI was defined using the Neuropsychiatric Inventory (NPI) data. Linear regression assessed the association between NPS status and continuous p‐tau217 levels, while logistic regression modeled the association between NPS status and p‐tau217 positivity, using a study‐specific cutoff. Models adjusted for age, sex, education, and cognitive diagnosis. RESULTS Among 101 participants (mean age = 72.0 ± 6.5; 44.6% female), those with MBI had higher plasma p‐tau217 levels ( β = 36.4%; 95% confidence interval [CI]: 2.2–82.0, p = 0.04) and higher odds of being p‐tau217 positive (odds ratio [OR] = 3.06, 95% CI: 1.14–8.70, p = 0.03) than MBI‐ participants. DISCUSSION Findings support the role of MBI in AD risk stratification. Highlights Mild behavioral impairment (MBI) is linked to elevated plasma p‐tau217, a specific Alzheimer's disease biomarker. MBI increases the odds of plasma p‐tau217 positivity in dementia‐free individuals. Findings support MBI as an early indicator for Alzheimer's disease risk. MBI assessment can improve biomarker‐based screening and clinical trial efficiency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».