Sex Differences in APOE Variation and Neurocognitive Health in Older Black Americans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older Black Americans are at higher risks for neurocognitive decline and dementia due to a combination of genetic, environmental, and social determinants of health. Most research focuses on comparing different racial and ethnic groups, so there has been less attention given to investigating within-group differences that shape neurocognitive outcomes. Understanding within-group differences is essential to uncovering the specific risk factors that increase or protect against the risk of deleterious cognitive and brain aging for specific populations. This study aims to better understand the within-group variations that influences brain health in older Black Americans. METHOD: = 76.05, SD = 7.37; 118 females) were drawn from the University of Kentucky Alzheimer's Disease Research Center (UK-ADRC) cohort. The participants completed a standardized data protocol, including a review of health history, physical and neurological exams, genetic testing, and neuropsychological testing. We performed descriptive and correlation analyses using SPSS version 29.0. RESULT: Controlling for age, education, and marital status, our results showed that in Black American males, but not females, APOE e4 allele was significantly associated with abnormal cognitive status (r = .363, p = .01), longer processing speed (r = .336, p = .03), poorer performance on working memory task (r = .415, p = .01), and worse Mini-Mental State Examination scores (r = -.369, p = .01). However, APOE e4 allele was significantly associated with lower scores on the Montreal Cognitive Assessment (r = -.308, p < .01) in females but not in males. CONCLUSION: Studying within-group differences in Black Americans will allow researchers and clinicians to better tailor interventions, improve diagnostics, and gain deeper understanding of the complexities of cognitive abilities in this population. Here we report sex differences in how the APOE gene is linked to cognitive performance. Recognizing and exploring within-groups is crucial for identifying specific factors that influence brain health and developing personalized prevention and intervention strategies. Factors such as age, education, and lifestyle choices can lead to diverse cognitive outcomes even among people who appear to be similar.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».