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Enregistrement W7117246615 · doi:10.1002/alz70857_106844

Antioxidant <i>N</i> ‐acetylcysteine as an intervention for neuropsychiatric symptoms in individuals with vascular mild cognitive impairment

2025· article· en· W7117246615 sur OpenAlexaff
Alan Peng, Yejin Kang, Damien Gallagher, Nathan Herrmann, Zahinoor Ismail, Sandra E. Black, Alex Kiss, P. OH, Joel Ramirez, Walter Swardfager, Kate Survilla, Ethan Mah, Danielle Fernanda Fernandes. Vieira, Krista L Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyCognitive impairmentIntervention (counseling)CognitionAntioxidantDiseaseActivities of daily living

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuropsychiatric symptoms (NPS) are non-cognitive changes that often co-occur with mild cognitive impairment (MCI) and independently increase the risk of progression to dementia. Of the NPS, apathy is a particularly strong risk factor. Oxidative stress and vascular risk factors of dementia have been implicated together to contribute to neurodegeneration. We previously found that oxidative stress biomarkers in individuals with vascular MCI (vMCI) were associated with apathy, suggesting antioxidants may be potential treatments. Here, we explored the efficacy of antioxidant N-acetylcysteine (NAC) as a treatment for NPS in individuals with vMCI. METHOD: This is a secondary analysis from a double-blind, RCT ("MOVE-IT") that was conducted on exercising older adults with vMCI (cardiovascular diseases and ≥1 SD below the norm in executive function, processing speed, memory, or working memory). Participants were recruited from a cardiac rehabilitation program. Over 24 weeks, participants received either 2400mg of NAC or placebo as treatment. Neuropsychiatric assessments were taken at weeks 0, 12, and 24. The Mild Behavioural Impairment Checklist (MBI-C) was used to capture five main domains of pre-dementia NPS: apathy, emotional dysregulation (ED), impulse control, social inappropriateness, and psychosis. RESULT: All 59 participants (n = 29 NAC, n = 30 Placebo, 69% male, mean[SD]: age=67.6[7.7], BMI=27.4[5.5], MoCA=22.5[3.2]) provided MBI-C data for this analysis. Zero-inflated Poisson mixed models with subject as random effect were used to address the high proportion of participants without NPS and to fit the incremental severity scores in each MBI-C domain. Covariates included age, sex, and number of cardiovascular risk factors (hypertension, coronary artery disease, hypercholesterolemia, dyslipidemia, type-2 diabetes, > 5-year smoking history, obesity). Significant treatment effects over time were observed for apathy (Baseline: 56% apathy+, β[SD] = -1.35[.415], z = -3.26, p = .001) and ED (Baseline: 54% ED+, β[SD] = -.731[.306], z = -2.03, p = .043) scores at week 12. On average, scores decreased more in the NAC group (mean[SD]: apathy = -1.56[3.27], ED = -2.04[4.20]) than in the placebo group (mean[SD]: apathy = -0.296[1.66], ED = -0.481[1.67]) after 12 weeks. No treatment effects were observed for the other domains. CONCLUSION: The findings support NAC as a potential treatment for apathy and emotional dysregulation in individuals with vMCI and at risk of dementia, thereby reducing associated burdens.

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)0,001
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeEssai non randomisé
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
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