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Enregistrement W7117303017 · doi:10.1002/alz70857_106523

Effects of in vivo Lewy body pathology on neuropsychiatric symptoms across the Alzheimer's disease continuum

2025· article· en· W7117303017 sur OpenAlexaff
Douglas Teixeira Leffa, Guilherme Povala, Pamela C.L. Ferreira, João Pedro Ferrari‐Souza, Guilherme Bauer‐Negrini, Matheus Scarpatto Rodrigues, Lívia Amaral, Firoza Z Lussier, Marina Scop Medeiros, Carolina Soares, Arthur C. Macedo, Joseph Therriault, Pedro Rosa‐Neto, Dana Tudorascu, Eduardo R. Zimmer, Bruna Bellaver, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseasePsychosisIn vivoClinical trialDementiaClinical neurologyLewy body

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In Alzheimer's disease (AD) dementia, co‐pathology is frequently observed, with Lewy body (LB) pathology among the most common findings. Post‐mortem studies support a higher frequency of neuropsychiatric symptoms in individuals with AD and LB co‐pathology. To date, however, the effects of LB pathology measured in vivo on neuropsychiatric symptoms in AD is underexplored. Here, we evaluated the cross‐sectional and longitudinal effects of in vivo measured LB pathology on neuropsychiatric symptoms across the AD continuum. Method We analyzed data from a total of 1,169 individuals from ADNI (426 cognitively unimpaired and 743 cognitively impaired; 47.13% women; mean age of 73.05 years). All participants had baseline in vivo LB pathology measured through CSF alpha‐synuclein seed amplification assays, as well as neuropsychiatric assessments using the NPI‐Q for up to 10 years. A subgroup of 977 participants had baseline CSF amyloid‐β (Aβ 1‐42 ) and p ‐tau 181 levels. We explored cross‐sectional and longitudinal effects of LB on neuropsychiatric symptoms using logistic regression and Cox proportional hazard regression models, respectively. Analyses were controlled for age, sex, and cognitive status. We further evaluated the independent effects of LB, Aβ and tau by including all three pathologies in the same model. Result In cross‐sectional analyses at baseline, the presence of LB pathology was associated with higher rates of anxiety (OR=1.61, 95% CI=1.13‐2.29, p ‐value=0.008), apathy (OR=1.66, 95% CI=1.17‐2.36, p ‐value=0.008), motor disturbances (OR=1.96, 95% CI=1.18‐3.24, p ‐value=0.008), and appetite disturbances (OR=1.63, 95% CI=1.11‐2.40, p ‐value=0.01) after correcting for multiple comparisons (Figure 1). In longitudinal analyses, the presence of LB pathology was associated with a higher risk of developing psychosis (HR=2.15, 95% CI=1.30‐3.56, p ‐value=0.003) and anxiety (HR=1.70, 95% CI=1.22‐2.36, p ‐value=0.001, Figure 2). The cross‐sectional and longitudinal effects of LB were independent of Aβ or tau. Conclusion Our results suggest that in vivo‐measured LB pathology is associated with a higher frequency of neuropsychiatric symptoms, with apathy, motor disturbances, appetite changes, anxiety, and psychosis as potential early neuropsychiatric manifestations of LB pathology in individuals across the AD continuum. These findings underscore the potential of in vivo LB detection as a marker for identifying individuals at elevated risk of neuropsychiatric symptoms, both in clinical trials and in clinical practice.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,297 · 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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