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Enregistrement W7117268680 · doi:10.1002/alz70857_106627

Differentiating apathy and depression across neurodegenerative disorders: sex‐specific associations with severity and location of white matter hyperintensities

2025· article· en· W7117268680 sur OpenAlexaffabout
Almira Siddiqui, Joel Ramirez, Shankar Tumati, Nathan Herrmann, Dallas Seitz, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyDepression (economics)HyperintensityDiseaseWhite matterAssociation (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Apathy and depression are overlapping symptoms in neurocognitive disorders (NCDs). White matter hyperintensities (WMH), indicative of microvascular pathology, have been associated with apathy and depression individually. Less is known about these symptoms' spatial distribution and sex-specific patterns, particularly when they co-occur. It was hypothesized that individuals with comorbid apathy and depression (A+D) would exhibit higher WMH severity. METHOD: Data from the COMPASS-ND longitudinal cohort of participants with various NCDs were categorized into four groups based on the presence, absence, or comorbidity of apathy and depressive symptoms: apathy only (AO), depressive symptoms only (DO), A+D, and neither apathy nor depression (NAD). Apathy and depressive symptom presence was assessed using the Neuropsychiatric Inventory Questionnaire, while WMH severity was evaluated with the Fazekas scale (graded 0 to 3) in periventricular (PV) and subcortical (SC) regions. Ordinal regression analyses, adjusted for age, sex, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, examined the relationships between group (AO, DO, A+D, NAD) and regional WMH severity. Separate analyses explored potential sex-specific patterns. RESULT: The 803 participants were composed of various NCDs, including mild cognitive impairment (MCI) (n = 217), vascular MCI (n = 135), Alzheimer's disease dementia (n = 72), and other diagnoses (e.g., mixed dementias, vascular dementia, Parkinson's disease, Lewy body dementia, frontotemporal dementia, etc) (n = 377). Participants had a mean (SD) MoCA score of 22.8 (4.7) (range 4-30) and a mean age of 72.1 (7.6) years, with 55.8% males. Groups included AO (n = 106, 13.2%), DO (n = 120, 15%), A+D (n = 135, 16.8%), or NAD (n = 442, 55%). Neither PVWMH nor SCWMH were associated with either AO or DO. A+D was associated with higher PVWMH severity (β=0.508, SE=0.201, p = 0.01) but not SCWMH severity. In sex-specific analyses, males with A+D exhibited higher PVWMH severity (β=0.765, SE=0.242, p = 0.002), whereas no significant associations were found between groups and WMH severity in females. CONCLUSION: This study demonstrated a positive relationship between A+D and PVWMH, particularly in males, while no associations were present in females or with separate symptoms. These findings support the need for regional and sex-specific analyses of the relationship between WMH and comorbid apathy and depression across NCDs to improve their understanding and potentially inform treatment approaches.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,233 · 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'admission2
Résumé présentoui

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