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Enregistrement W7117238881 · doi:10.1002/alz70857_097465

Delayed niacin skin flush response and cognitive impairment in Late‐Life Depression

2025· article· en· W7117238881 sur OpenAlexaboutno aff
Yijia Chen, You Wu, Dandan Wang, Yang Yang, Qianqian Guo, Qi Qiu, Chunlin Wan, Xia Li

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Cognitive impairmentCognitionBiomarkerNiacinCognitive decline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Late‐life depression (LLD) with cognitive impairment (CI), as a potential subtype of LLD, carries an elevated risk of progressing to Alzheimer's disease (AD), yet the underlying mechanisms remain elusive. While anomalies in niacin skin flushing response (NSFR) have been observed in various neuropsychiatric disorders, there is a paucity of research examining these phenomena in LLD patients. This study aims to elucidate the potential value of the NSFR in predicting CI in LLD patients. Method This study included 86 patients of LLD (46 LLD with CI and 40 LLD without CI), 20 AD and 32 Healthy Controls (HCs). Cognitive functions were estimated through the Chinese version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA). NSFR tests were conducted with a modified method. LogEC 50 is utilized to indicate the rate of NSFR. MoCA was retested after six months of treatment. Multivariate analysis of variance (MANOVA) was conducted with demographic variables that differed statistically among the groups to assess differences in NSFR and clinical indexes among groups. Logistic regression models based on NSFR were constructed, and receiver‐operating characteristic (ROC) curve analysis was calculated to evaluate the performance of models. Result The LogEC 50 levels were significantly elevated in LLD with CI group compared to both the LLD without CI ( p <0.05) and HCs ( p <0.05). However, no significant differences were observed between the LLD without CI and the HCs group, nor between the LLD with CI and AD. ROC analysis demonstrated that Log EC 50 can effectively distinguish between LLD with CI and LLD without CI. Six‐month follow‐up data revealed that the baseline LogEC 50 can also effectively predict cognitive outcomes in LLD. Conclusion LLD with CI exhibited a delayed NSFR. Delayed NSFR proved effective in distinguishing cognitive impairment in LLD, suggesting that NSFR could serve as a potential biomarker for LLD with CI. Furthermore, in patients with LLD, a delayed NSFR at baseline predicts poorer cognitive outcomes. These insights open new avenues for research into the mechanisms underlying CI in LLD and offer fresh perspectives on potential therapeutic targets.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,303 · 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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