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Enregistrement W7116960291 · doi:10.1002/alz70860_106470

How Sex, Frailty, and Neuropathology Modify the Relationship Between Antidepressant Exposure and Alzheimer's Disease: A Retrospective Study

2025· article· en· W7116960291 sur OpenAlexaff
Lucy Y Eum, Pilar Robinson Gonzalez, Sanja Stanojevic, Melissa K. Andrew, Shanna Trenaman

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntidepressantOddsNeuropathologyOdds ratioRetrospective cohort studyAssociation (psychology)Depression (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is a modifiable dementia risk factor often treated with antidepressants, but the long-term association between antidepressant use and Alzheimer's Disease (AD) remains unclear. This study examines the association between antidepressant exposure and AD and, whether binary sex, frailty, or neuropathology modifies this relationship. METHODS: This was a retrospective study using secondary data from a multi-site cohort study. We analyzed data from 930 participants aged ≥55 with normal cognition. Frailty was measured using a 30-item frailty index (FI) and frailty phenotype. The primary outcome was the association between antidepressant exposure and clinical diagnosis of AD. Secondary outcomes included potential modification of the association between antidepressant exposure and AD by sex, frailty, or neuropathology index (NPI) scores. The 10-item NPI was constructed using postmortem AD-related brain autopsy findings. Logistic regression was used for statistical analysis. RESULTS: Antidepressant exposure was significantly associated with increased odds of AD (OR 2.51, 95%CI: 1.89-3.34), and this remained significant when adjusted by the age at baseline, sex, FI, and NPI (OR 3.11, 95%CI: 2.23-4.37). When stratified by binary sex, antidepressant use was significantly associated with increased AD odds in females only (OR for females 2.87, 95%CI: 2.05-4.03; OR for males 1.59, 95%CI: 0.91-2.76), and, after adjusting for the age at baseline, FI, and NPI, the association remained significant for females (OR: 3.93, 95%CI: 2.63-5.95) and non-significant for males (OR: 1.86, 95%CI: 1.00-3.47). For secondary outcomes, the association between antidepressant use and AD was not significantly modified by sex, FI, frailty phenotype, or NPI (p >0.05). A scatterplot of FI vs. frailty phenotype showed a positive association between the FI and the frailty phenotype among the subjects not missing frailty phenotype data (Figure 1). CONCLUSION: Antidepressant use was significantly associated with increased odds of AD. When stratified by binary sex, antidepressant use was significantly associated with increased AD odds in females, but not in males. Antidepressant-AD association was not modified by sex, frailty, or NPI. There was a positive association between the FI and the frailty phenotype among those not missing frailty phenotype data. These findings highlight key insights for identifying more modifiable risk factors for dementia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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