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Enregistrement W4412688561 · doi:10.1002/jcsm.70030

Temporal Muscle Thickness as a New Biomarker: Its Association With Alzheimer Pathology and Cognitive Impairment in Chinese Adults

2025· article· en· W4412688561 sur OpenAlexaboutno aff
Yunxia Zhu, Yingying Ke, Chenxi Ren, Jiehua Zhu, Zhen Zhang, Liang Cui, Yuehua Li, Fang Xie, Qihao Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaShanghai Municipal Health Commission
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentSarcopeniaCognitive declineDementiaNeuropsychologyCognitionSurrogate endpointInternal medicineConfoundingMagnetic resonance imagingCognitive impairmentBiomarkerAnthropometryPhysical medicine and rehabilitationCardiologyDiseasePsychiatryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background The association between skeletal muscle mass loss and cognitive decline remains unclear. Temporal muscle thickness (TMT) has been validated as an easily obtainable surrogate marker for muscle mass loss in neurological patients. This study was aimed at exploring whether a decline in TMT correlates with Alzheimer's disease ( AD )–related cognitive impairment and its underlying mechanisms. Methods This study was a cross‐sectional substudy of the Chinese preclinical AD study, which included data from 801 participants. TMT was measured using cranial magnetic resonance imaging. Appendicular skeletal muscle index (ASMI) was estimated using an anthropometric equation as a control. Cognitive function was assessed using a battery of standardised neuropsychological tests, and participants were categorised into three groups based on clinical diagnosis: normal cognition (NC), mild cognitive impairment (MCI) and AD . Functional performance was evaluated using the Functional Activities Questionnaire. Of the 801 participants, 733 underwent 18 F‐florbetapir PET scans to assess cerebral amyloid‐beta (Aβ) deposition. Additionally, 165 Aβ‐PET‐positive participants were randomly selected for further evaluation of cerebral tau burden using 18 F‐MK6240 PET. Results Significant differences in TMT measurements were observed by age and sex, with thinner TMT found in females and older adults. TMT was significantly associated with ASMI, handgrip strength and mobility. Regarding cognition, TMT, but not ASMI, was thinner in MCI and AD participants than those with NC. TMT was positively correlated with Montreal Cognitive Assessment‐Basic (MoCA‐B) scores ( r = 0.124, p = 0.001), independent of confounders such as age, sex, education level, nutritional risk, history of hypertension and apolipoprotein E ε4 genotype. Among cognitive domains, TMT was most closely associated with performance on the Auditory Verbal Learning Test recognition ( p < 0.05). Stratified analyses revealed that the correlation between TMT and MoCA‐B remained significant in MCI participants but not in AD participants. Multivariable logistic regression analysis showed that higher TMT was significantly associated with a lower risk of MCI (OR: 0.494, 95% CI: 0.287–0.849, p < 0.05) and a reduced likelihood of functional dependence (OR: 0.791, 95% CI: 0.670–0.935, p < 0.01). Furthermore, TMT was lower in participants with higher brain tau deposition and was negatively associated with tau PET Braak stages (both p < 0.01). Conclusions A decline in TMT was associated with worse cognitive function, increased cerebral tau deposition and impaired functional performance. TMT may serve as a simple, noninvasive and cost‐effective marker for MCI due to AD.

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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,397

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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