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Enregistrement W4411036297 · doi:10.3390/psychiatryint6020064

Dynamics of Cognitive Impairment in Older Adults Linked to Suicide-Related Single-Nucleotide Polymorphisms: A 3-Year Follow-Up Study

2025· article· en· W4411036297 sur OpenAlexaboutno aff
Yana Zorkina, А. B. Berdalin, Irina Morozova, Alisa Andryushchenko, Pavlov Ka, Olga Pavlova, Olga Abramova, Valeriya Ushakova, Angelina Zeltser, Marat Kurmishev, Victor Savilov, Olga Karpenko, G. P. Kostyuk

Notice bibliographique

RevuePsychiatry International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismCognitionMedicineCognitive impairmentDynamics (music)GerontologyGeneticsPsychologyPsychiatryGenotypeBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cognitive decline during aging is a factor that inevitably affects everyone. In some older adults, cognitive function declines more rapidly to mild cognitive impairment (MCI) and eventually dementia. Our work aimed to determine the associations between suicide-related single-nucleotide genetic polymorphisms (SNPs) and cognitive function dynamics in people over 65 years old over a three-year follow-up. Suicide-related SNPs have already shown an association with dementia in our previous study. Methods: The present study included 66 participants over 65 without subjective cognitive decline. Cognitive impairment was assessed at two follow-up points (at the start of the study in 2020–2021 and 3 years later) using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Patients were also genotyped for 16 SNPs. Results: We found associations between rs10898553 and rs165774 and MoCA 3-year dynamics, with a certain genetic variant related to more significant progression. For rs7982251, associations with scale scores were found, but no effect on its dynamics. Conclusions: The research focused on analyzing genetic factors of cognitive decline in healthy older adults without subjective cognitive decline. Identifying these markers can help predict the development of pathology at early stages and start timely treatment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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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