Prevalence of Alzheimer’s disease pathology in the community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The prevalence of Alzheimer’s disease neuropathological changes (ADNCs), the leading cause of cognitive impairment, remains uncertain. Recent blood-based biomarkers enable scalable assessment of ADNCs 1 . Here we measured phosphorylated tau at threonine 217 in 11,486 plasma samples from a Norwegian population-based cohort of individuals over 57 years of age as a surrogate marker for ADNCs. The estimated prevalence of ADNCs increased with age, from less than 8% in people 58–69.9 years of age to 65.2% in those over 90 years of age. Among participants aged 70 years or older, 10% had preclinical Alzheimer’s disease, 10.4% had prodromal Alzheimer’s disease and 9.8% had Alzheimer’s disease dementia. Furthermore, among those 70 years of age or older, ADNCs were present in 60% of people with dementia, in 32.6% of those with mild cognitive impairment and in 23.5% of the cognitively unimpaired group. Our findings suggest a higher prevalence of Alzheimer’s disease dementia in older individuals and a lower prevalence of preclinical Alzheimer’s disease in younger groups than previously estimated 2 .
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».