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Enregistrement W7117235125 · doi:10.1002/alz70857_101637

Personalized Alzheimer's disease risk profiling in healthy middle‐aged individuals: The Cedars‐Sinai Memory & Healthy Aging Program

2025· article· en· W7117235125 sur OpenAlexaboutno aff
Zaldy S. Tan, Nabeel Qureshi, Andrew Hirsch, Stephanie Bray, Mitzi M. Gonzales, Celina H. Shirazipour, Hugo J. Aparicio, Fatemeh Ramezani, Sarah Kremen, Nancy L. Sicotte

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfiling (computer programming)Healthy agingDementiaDiseasePhysical activityCognitionRisk assessmentCognitive decline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Addressing modifiable medical and lifestyle risk factors may have the potential to reduce incidence of Alzheimer's disease and related dementias (ADRD). The Cedars-Sinai Memory & Health Aging Program (MHAP) is a clinical and research program that promotes brain health through personalized risk profiling and risk reduction among at risk, asymptomatic adults. In this study, we describe the demographics and risk profiles of participants seen in the first year of the program. METHOD: All Cedars-Sinai Medical Center patients received an email message and a link to the MHAP website. Eligibility criteria included 1) Age 40+ years; 2) absence of a cognitive or neurological diagnosis; 3) 2 risk factors for ADRD (only applicable to adults <65 years). Participants were asked to complete a pre-visit questionnaire on family and medical history, and validated surveys assessing ADRD risk factors identified by the Lancet Commission. Data analysis included descriptive statistics of participant demographics and survey responses. RESULT: The mean age of the cohort (N = 64) was 59.5 years (range: 40-87). Most patients were female (59.4%), non-Hispanic white (75%) or Asian (9.4%), and highly educated (95.3% college graduate or higher). More than half had the following ADRD risk factors: sleep disorder (75%), family history of ADRD in a first degree relative (69%), low physical activity (61%), low levels of socialization (55%), obstructive sleep apnea (55%), elevated LDL/Cholesterol (53%), and low MIND diet score (52%). Between a third and half of patients had the following additional risk factors: high blood pressure (42%), history of traumatic brain injury (TBI) (36%), and depressed mood (33%). Fifty-one participants completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the average score for this highly educated cohort was 26.1 (range: 15-30), with difficulties on items assessing delayed recall (86%), language (33%), visuospatial/executive (29%), orientation (28%), and attention (26%). CONCLUSION: Personalized risk profiling for ADRD risk showed high rates of modifiable ADRD risk factors, including sleep disorder, elevated LDL cholesterol, low MIND diet scores, and low levels of physical activity and socialization. Future research will examine the feasibility and effectiveness of ADRD risk mitigation in measures of cognitive and structural brain aging.

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,317 · 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
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