ADAS-Cog Trajectories Differ from Expected Decline in Dementia Following Repeated Non-Invasive Interventions over 3 Years
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Non-pharmaceutical interventions such as cognitive training, transcranial electrical stimulation (tES), and repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) have shown promise in improving cognitive outcomes in Alzheimer’s disease (AD) and dementia. However, the long-term effects of repeated non-invasive interventions remain unknown. This study investigated whether repeated non-invasive interventions administered over a span of 1 to 3 years were associated with slower cognitive decline compared to typical AD progression, and whether longer no-treatment intervals between treatments predicted greater post-treatment decline. Materials and Methods: Seventy-three participants living with dementia or AD received 2 to 9 blocks of non-invasive treatments (including tES, rTMS, cognitive training). Alzheimer’s Disease Assessment Scale-Cognitive subscale (ADAS-Cog) scores were collected longitudinally up to 3 years (36 months), across multiple intervention and assessment sessions. A mixed-effects model was used to estimate the rate of cognitive decline, adjusting for baseline age, sex, and baseline cognition (MoCA) with participants being the random effect. The observed rate of change was compared to a meta-analysis estimate of AD progression. Additionally, a linear mixed-effects model using robust sandwich estimation of standard errors was employed to assess whether the no-treatment interval was associated with changes in ADAS-Cog scores. Results: Participants showed a significantly slower rate of cognitive decline than expected from the AD reference rate (p < 0.001), with many demonstrating stabilized ADAS-Cog scores during their respective treatment periods, ranging from 1 to 3 years. Medication analyses revealed no significant effect of AD medications, antidepressants, antihypertensives, or cholesterol-lowering agents on cognitive outcomes. Furthermore, longer no-treatment intervals were significantly associated with greater post-treatment decline (p < 0.001). Conclusions: Repeated non-invasive treatments seem to slow the rate of cognitive decline in individuals living with dementia when administered over a prolonged period. This study provides evidence supporting the feasibility and effects of personalized long-term non-invasive treatment strategies for dementia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».