Brainstorming diseases Consistent classification of neuropsychiatric diseases is problematic because it can lead to misunderstanding of etiology. The Brainstorm Consortium examined multiple genome-wide association studies drawn from more than 200,000 patients for 25 brain-associated disorders and 17 phenotypes. Broadly, it appears that psychiatric and neurologic disorders share relatively little common genetic risk. However, different and independent pathways can result in similar clinical manifestations (e.g., psychosis, which occurs in both schizophrenia and Alzheimer's disease). Schizophrenia correlated with many psychiatric disorders, whereas the immunopathological affliction Crohn's disease did not, and posttraumatic stress syndrome was also largely independent of underlying traits. Essentially, the earlier the onset of a disorder, the more inheritable it appeared to be. Science , this issue p. eaap8757

Subjective memory impairment (SMI) is receiving increasing attention as a pre-mild cognitive impairment (MCI) condition in the course of the clinical manifestation of Alzheimer disease (AD).To determine the risk for conversion to any dementia, dementia in AD, or vascular dementia by SMI, graded by the level of SMI-related worry and by the temporal association of SMI and subsequent MCI.Longitudinal cohort study with follow-up examinations at 1(1/2) and 3 years after baseline.Primary care medical record registry sample.A total of 2415 subjects without cognitive impairment 75 years or older in the German Study on Aging, Cognition and Dementia in Primary Care Patients.Conversion to any dementia, dementia in AD, or vascular dementia at follow-up 1 or follow-up 2 predicted by SMI with or without worry at baseline and at follow-up 2 predicted by different courses of SMI at baseline and MCI at follow-up 1.In the first analysis, SMI with worry at baseline was associated with greatest risk for conversion to any dementia (hazard ratio [HR], 3.53; 95% confidence interval [CI], 2.07-6.03) or dementia in AD (6.54; 2.82-15.20) at follow-up 1 or follow-up 2. The sensitivity was 69.0% and the specificity was 74.3% conversion to dementia in AD. In the second analysis, SMI at baseline and MCI at follow-up 1 were associated with greatest risk for conversion to any dementia (odds ratio [OR], 8.92; 95% CI, 3.69-21.60) or dementia in AD (19.33; 5.29-70.81) at follow-up 2. Furthermore, SMI at baseline and amnestic MCI at follow-up 1 increased the risk for conversion to any dementia (OR, 29.24; 95% CI, 8.75-97.78) or dementia in AD (60.28; 12.23-297.10), with a sensitivity of 66.7% and a specificity of 98.3% for conversion to dementia in AD.The prediction of dementia in AD by SMI with subsequent amnestic MCI supports the model of a consecutive 3-stage clinical manifestation of AD from SMI via MCI to dementia.

Objective:  To empirically validate the expanded concept of mild cognitive impairment (MCI), which differentiates between four clinical subtypes—amnestic MCI–single domain, amnestic MCI–multiple domains, nonamnestic MCI–single domain, and nonamnestic MCI–multiple domains—and to examine the prevalence, course, and outcome of these four clinical MCI subtypes. Methods:  We studied a community sample of 980 dementia-free individuals aged 75 years or older who participated in the Leipzig Longitudinal Study of the Aged (LEILA 75+). All participants were examined by neuropsychological testing based on 6 years of observation. The diagnoses of the four clinical MCI subtypes were made according to the original and to slightly modified criteria by Petersen et al. (2001) (both with a cutoff of 1.0 SD and with a cutoff of 1.5 SD). The complete range of outcome types (dementia, death, improvement, stable diagnosis, unstable diagnosis) was described for all subtypes. The relative predictive power of stable MCI for dementia onset was determined. Results:  MCI–single domain is more frequent than MCI–multiple domains, and the nonamnestic MCI type is as frequent as the amnestic MCI type. The “MCI modified, 1.0 SD” criteria have the highest relative predictive power for the development of dementia (sensitivity = 74%, specificity = 73%). Alzheimer disease (AD) was the most common type of dementia at follow-up in all but one MCI subtype. Participants with nonamnestic MCI–multiple domains were more likely to progress to a non-AD dementia. Conclusions:  It has been assumed that each MCI subtype is associated with an increased risk for a particular type of dementia. We can only partially agree with this.

Abstract Objective To compare the risk of developing Alzheimer's disease (AD) dementia in late mild cognitive impairment (LMCI), early MCI (EMCI), and subjective memory impairment (SMI) with normal test performance. Methods The baseline sample (n = 2892) of the prospective cohort study in nondemented individuals (German Study on Aging, Cognition and Dementia in Primary Care Patients) was divided into LMCI, EMCI, SMI, and control subjects by delayed recall performance. These groups were subdivided by the presence of self‐reported concerns associated with experienced memory impairment. AD dementia risk was assessed over 6 years. Results Across all groups, risk of AD dementia was greatest in LMCI. In those with self‐reported concerns regarding their memory impairment, SMI and EMCI were associated with a similarly increased risk of AD dementia. In those subgroups without concerns, SMI was not associated with increased risk of AD dementia, but EMCI remained an at‐risk condition. Conclusions SMI and EMCI with self‐reported concerns were associated with the same risk of AD dementia, suggesting that pre‐LMCI risk conditions should be extended to SMI with concerns.

The disparity between the chronological age of an individual and their brain-age measured based on biological information has the potential to offer clinically relevant biomarkers of neurological syndromes that emerge late in the lifespan. While prior brain-age prediction studies have relied exclusively on either structural or functional brain data, here we investigate how multimodal brain-imaging data improves age prediction. Using cortical anatomy and whole-brain functional connectivity on a large adult lifespan sample (N=2354, age 19–82), we found that multimodal data improves brain-based age prediction, resulting in a mean absolute prediction error of 4.29 years. Furthermore, we found that the discrepancy between predicted age and chronological age captures cognitive impairment. Importantly, the brain-age measure was robust to confounding effects: head motion did not drive brain-based age prediction and our models generalized reasonably to an independent dataset acquired at a different site (N=475). Generalization performance was increased by training models on a larger and more heterogeneous dataset. The robustness of multimodal brain-age prediction to confounds, generalizability across sites, and sensitivity to clinically-relevant impairments, suggests promising future application to the early prediction of neurocognitive disorders.

Research increasingly suggests that subjective cognitive decline (SCD) in older adults, in the absence of objective cognitive dysfunction or depression, may be a harbinger of non-normative cognitive decline and eventual progression to dementia.Little is known, however, about the key features of self-report measures currently used to assess SCD.The Subjective Cognitive Decline Initiative (SCD-I) Working Group is an international consortium established to develop a conceptual framework and research criteria for SCD (Jessen et al., 2014, Alzheimers Dement 10, 844-852).In the current study we systematically compared cognitive self-report items used by 19 SCD-I Working Group studies, representing 8 countries and 5 languages.We identified 34 selfreport measures comprising 640 cognitive self-report items.There was little overlap among measures-approximately 75% of measures were used by only one study.Wide variation existed in response options and item content.Items pertaining to the memory domain predominated, accounting for about 60% of items surveyed, followed by executive function and attention, with 16% and 11% of the items, respectively.Items relating to memory for the names of people and the placement of common objects were represented on the greatest percentage of measures (56% each).Working group members reported that instrument selection decisions were often based on practical considerations beyond the study of SCD specifically, such as availability and brevity of measures.Results document the heterogeneity of approaches across studies to the emerging construct of SCD.We offer preliminary recommendations for instrument selection and future research directions including identifying items and measure formats associated with important clinical outcomes.

The Generalized Anxiety Disorder Scales GAD-7 and GAD-2 are instruments for the assessment of anxiety. The aims of this study are to test psychometric properties of these questionnaires, to provide normative values, and to investigate associations with sociodemographic factors, quality of life, psychological variables, and behavioral factors. A German community sample (n=9721) with an age range of 18–80 years was surveyed using the GAD-7 and several other questionnaires. Confirmatory factor analyses confirmed the unidimensionality and measurement invariance of the GAD-7 across age and gender. Females were more anxious than males (mean scores: M=4.07 vs. M=3.01; effect size: d=0.33). There was no linear age trend. A total of 5.9% fulfilled the cut-off criterion of 10 and above. Anxiety was correlated with low quality of life, fatigue, low habitual optimism, physical complaints, sleep problems, low life satisfaction, low social support, low education, unemployment, and low income. Cigarette smoking and alcohol consumption were also associated with heightened anxiety, especially in women. When comparing the GAD-7 (7 items) with the ultra-short GAD-2 (2 items), the GAD-7 instrument was superior to the GAD-2 regarding several psychometric criteria. The response rate (33%) was low. Because of the cross-sectional character of the study, causal conclusions cannot be drawn. A further limitation is the lack of a gold standard for diagnosing anxiety. The GAD-7 can be recommended for use in clinical research and routine.

Abstract Introduction In this multicenter study on subjective cognitive decline (SCD) in community‐based and memory clinic settings, we assessed the (1) incidence of Alzheimer's disease (AD) and non‐AD dementia and (2) determinants of progression to dementia. Methods Eleven cohorts provided 2978 participants with SCD and 1391 controls. We estimated dementia incidence and identified risk factors using Cox proportional hazards models. Results In SCD, incidence of dementia was 17.7 (95% Poisson confidence interval 15.2‐20.3)/1000 person‐years (AD: 11.5 [9.6‐13.7], non‐AD: 6.1 [4.7‐7.7]), compared with 14.2 (11.3‐17.6) in controls (AD: 10.1 [7.7‐13.0], non‐AD: 4.1 [2.6‐6.0]). The risk of dementia was strongly increased in SCD in a memory clinic setting but less so in a community‐based setting. In addition, higher age (hazard ratio 1.1 [95% confidence interval 1.1‐1.1]), lower Mini–Mental State Examination (0.7 [0.66‐0.8]), and apolipoprotein E ε4 (1.8 [1.3‐2.5]) increased the risk of dementia. Discussion SCD can precede both AD and non‐AD dementia. Despite their younger age, individuals with SCD in a memory clinic setting have a higher risk of dementia than those in community‐based cohorts.

The LIFE-Adult-Study is a population-based cohort study, which has recently completed the baseline examination of 10,000 randomly selected participants from Leipzig, a major city with 550,000 inhabitants in the east of Germany. It is the first study of this kind and size in an urban population in the eastern part of Germany. The study is conducted by the Leipzig Research Centre for Civilization Diseases (LIFE). Our objective is to investigate prevalences, early onset markers, genetic predispositions, and the role of lifestyle factors of major civilization diseases, with primary focus on metabolic and vascular diseases, heart function, cognitive impairment, brain function, depression, sleep disorders and vigilance dysregulation, retinal and optic nerve degeneration, and allergies. The study covers a main age range from 40-79 years with particular deep phenotyping in elderly participants above the age of 60. The baseline examination was conducted from August 2011 to November 2014. All participants underwent an extensive core assessment programme (5-6 h) including structured interviews, questionnaires, physical examinations, and biospecimen collection. Participants over 60 underwent two additional assessment programmes (3-4 h each) on two separate visits including deeper cognitive testing, brain magnetic resonance imaging, diagnostic interviews for depression, and electroencephalography. The participation rate was 33 %. The assessment programme was accepted well and completely passed by almost all participants. Biomarker analyses have already been performed in all participants. Genotype, transcriptome and metabolome analyses have been conducted in subgroups. The first follow-up examination will commence in 2016.

Multimorbidity is a phenomenon with high burden and high prevalence in the elderly. Our previous research has shown that multimorbidity can be divided into the multimorbidity patterns of 1) anxiety, depression, somatoform disorders (ADS) and pain, and 2) cardiovascular and metabolic disorders. However, it is not yet known, how these patterns are influenced by patient characteristics. The objective of this paper is to analyze the association of socio-demographic variables, and especially socio-economic status with multimorbidity in general and with each multimorbidity pattern.The MultiCare Cohort Study is a multicentre, prospective, observational cohort study of 3.189 multimorbid patients aged 65+ randomly selected from 158 GP practices. Data were collected in GP interviews and comprehensive patient interviews. Missing values have been imputed by hot deck imputation based on Gower distance in morbidity and other variables. The association of patient characteristics with the number of chronic conditions is analysed by multilevel mixed-effects linear regression analyses.Multimorbidity in general is associated with age (+0.07 chronic conditions per year), gender (-0.27 conditions for female), education (-0.26 conditions for medium and -0.29 conditions for high level vs. low level) and income (-0.27 conditions per logarithmic unit). The pattern of cardiovascular and metabolic disorders shows comparable associations with a higher coefficient for gender (-1.29 conditions for female), while multimorbidity within the pattern of ADS and pain correlates with gender (+0.79 conditions for female), but not with age or socioeconomic status.Our study confirms that the morbidity load of multimorbid patients is associated with age, gender and the socioeconomic status of the patients, but there were no effects of living arrangements and marital status. We could also show that the influence of patient characteristics is dependent on the multimorbidity pattern concerned, i.e. there seem to be at least two types of elderly multimorbid patients. First, there are patients with mainly cardiovascular and metabolic disorders, who are more often male, have an older age and a lower socio-economic status. Second, there are patients mainly with ADS and pain-related morbidity, who are more often female and equally distributed across age and socio-economic groups.ISRCTN89818205.