Burden of psychiatric disease inversely correlates with Alzheimer's age at onset
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Depression is regarded as a risk factor for Alzheimer's disease (AD). Associations between AD and other psychiatric disorders are less clear. METHODS: We screened 1,500 AD UCSF Memory and Aging Center patients for prevalence of psychiatric disorders and compared results to 8,267 NACC AD participants. RESULTS: AD with depression, anxiety, or post-traumatic stress disorder were significantly younger at age at onset than AD without (p < 0.001; p < 0.001; p < 0.05). Comorbidity of depression, anxiety and PTSD led to further decreases in AD age at onset. Within the NACC cohort, we further demonstrated an inverse relationship between the severity of depression and anxiety symptoms and AD age at onset. DISCUSSION: Depression, anxiety, and post-traumatic stress disorder are inversely associated with AD age at onset. Age at onset further decreases with increasing number of psychiatric conditions and increasing severity of symptoms, suggesting that overall burden of psychiatric disease is highly relevant to AD. HIGHLIGHTS: Retrospective chart review revealed that in patients with AD, those who also had depression, anxiety, or post-traumatic stress disorder were significantly younger at age at onset than those without. Increasing burden of psychiatric disease, both in severity of psychiatric symptoms and number of comorbid psychiatric conditions, produced serial decreases in the age at onset of AD. In patients with AD, those with depression were more likely to have autoimmune disease, and those with anxiety were more likely to have a history of seizures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».