Detection of cognitive deficits years prior to clinical diagnosis across neurological conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the cognitive trajectory of a neurological disease can provide important insight on underlying mechanisms and disease progression. Cognitive impairment is now well established as beginning many years before the diagnosis of Alzheimer's disease, but pre-diagnostic profiles are unclear for other neurological conditions that may be associated with cognitive impairment. We analysed data from the prospective UK Biobank cohort with study baseline assessment performed between 2006 and 2010 and participants followed until 2021. We examined data from 497 252 participants, aged between 38 and 72 years at baseline, with an imaging sub-sample of 42 468 participants. Using time-to-diagnosis and time-from-diagnosis data in relation to time of assessment, we compared a continuous measure of executive function and magnetic resonance imaging brain measures of total grey matter (GM) and hippocampal volume in individuals with ischaemic stroke, focal epilepsy, Parkinson's disease, multiple sclerosis, motor neurone disease (amyotrophic lateral sclerosis) and migraine. Of the 497 252 participants [226 206 (45.5%) men, mean (SD) age, 57.5(8.1) years], 12 755 had ischaemic stroke, 6758 had a diagnosis of focal epilepsy, 3315 had Parkinson's disease, 2315 had multiple sclerosis, 559 had motor neurone disease and 18 254 had migraine either at study baseline or diagnosed during the follow-up period. Apart from motor neurone disease, all conditions had lower pre-diagnosis executive function compared to controls (assessment performed median 7.4 years before diagnosis). At a group level, focal epilepsy and multiple sclerosis showed a gradual worsening in executive function up to 15 years prior to diagnosis, while ischaemic stroke was characterised by a modest decline for a few years followed by a substantial reduction at the time of diagnosis. By contrast, participants with migraine showed a mild reduction in pre-diagnosis cognition compared to controls which improved following clinical diagnosis. Pre-diagnosis MRI GM volume was lower than controls for stroke, Parkinson's disease and multiple sclerosis (scans performed median 1.7 years before diagnosis), while other conditions had lower volumes post-diagnosis. These cognitive trajectory models reveal disease-specific temporal patterns at a group level, including a long cognitive prodrome associated with focal epilepsy and multiple sclerosis. The findings may help to prioritise risk management of individual diseases and inform clinical decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».