Baseline estimation of cognition with retinal thickness in aging and Alzheimer disease: an ONDRI study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The contribution of retinal total thickness in optical coherence tomography (OCT) imaging towards estimating a comprehensive cognitive profile in aging and dementia is not well studied. To investigate the contribution of retinal total thickness towards comprehensively estimating cognitive functions. Methods This was an observational cross‐sectional study. Participants were from the Ontario Neurodegenerative Research Initiative (ONDRI) study from Ontario, Canada. One hundred thirty‐three adults across aging‐mild cognitive impairment (MCI)‐Alzheimer disease (AD) were included. Outcomes were scores across attention & working memory, language, executive, memory, and visuospatial domains and Montreal Cognitive Assessment total score. Measures included macular and peripapillary retinal nerve fibre layer total thickness measured by retinal OCT. Analysis considered age, sex, years of education, and diagnosis. Cognitive measures were estimated using ordinary least squares (OLS) and partial least squares (PLS) regression. Results Mean age was 70±8 and 56% (75/133) were women. Diagnostic groups included normal aging ( n =44), MCI ( n =58), and AD ( n =31). Macular volume/thickness, particularly non‐foveal thickness, estimated language composite scores in all participants via OLS (R 2 = 0.24–0.29, β = 0.17–0.25, SE = 0.08, p < 0.05). The contribution of retinal thickness towards estimating cognitive measures was markedly improved in the AD subgroup using PLS to estimate MoCA total score and composite scores of executive functions, and attention and working memory (f 2 = 0.04–0.13, SE = 0.01–0.02). Retinal thickness also contributed towards estimating attention and working memory, and language in normal aging (f 2 = 0.02–0.04, SE = 0.00–0.01). There seemed to be greater estimation of ventral visual stream functions (e.g., object recognition) or switching tasks. However, the overall explanatory ability of both OLS and PLS models was low (R 2 < 60%) with many non‐significant associations in OLS. Adding retinal thickness actually slightly lowered the explanatory ability of 73–91% of OLS and PLS models respectively in all participants (f 2 <0). Conclusions Retinal thickness may estimate functions related to attention and executive function in later disease stages, but language appears to be better estimated in normal controls. Additional information : Canadian Institutes of Health Research fund reference number: 177881.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 ».