Background

 The Clinical Dementia Rating Scale Sum of Boxes (CDR-SOB) score is commonly used, although the utility regarding this score in staging dementia severity is not well established. 

Objective

 To investigate the effectiveness of CDR-SOB scores in staging dementia severity compared with the global CDR score. 

Design

 Retrospective study. 

Setting

 Texas Alzheimer's Research Consortium minimum data set cohort. 

Participants

 A total of 1577 participants (110 controls, 202 patients with mild cognitive impairment, and 1265 patients with probable Alzheimer disease) were available for analysis. 

Main Outcome Measures

 Receiver operating characteristic curves were generated from a derivation sample to determine optimal cutoff scores and ranges, which were then applied to the validation sample. 

Results

 Optimal ranges of CDR-SOB scores corresponding to the global CDR scores were 0.5 to 4.0 for a global score of 0.5, 4.5 to 9.0 for a global score of 1.0, 9.5 to 15.5 for a global score of 2.0, and 16.0 to 18.0 for a global score of 3.0. When applied to the validation sample, κ scores ranged from 0.86 to 0.94 (P < .001 for all), with 93.0% of the participants falling within the new staging categories. 

Conclusions

 The CDR-SOB score compares well with the global CDR score for dementia staging. Owing to the increased range of values, the CDR-SOB score offers several advantages over the global score, including increased utility in tracking changes within and between stages of dementia severity. Interpretive guidelines for CDR-SOB scores are provided.

Objective: To evaluate the utility of Mini-Mental State Examination (MMSE) scores in detecting cognitive dysfunction in a sample of highly educated individuals.Design: Archival data were reviewed on 4248 participants enrolled in the Mayo Clinic Alzheimer Disease Research Center and Alzheimer Disease Patient Registry.Patients: A total of 1141 primarily white (93%) individuals with 16 or more years of self-reported education were identified.These included 307 (164 men and 143 women) patients with dementia (any type), 176 (106 men and 70 women) patients with mild cognitive impairment, and 658 (242 men and 416 women) control participants without dementia.Setting: Mayo Clinic Alzheimer Disease Research Center and Alzheimer Disease Patient Registry cohort.Main Outcome Measures: Diagnostic accuracy estimates (sensitivity, specificity, and positive and negative predictive power) of MMSE cut scores in detecting cognitive dysfunction.Results: In this sample of highly educated, largely white older adults, the standard MMSE cut score of 24 (23 or below) yielded a sensitivity of 0.66, a specificity of 0.99, and an overall correct classification rate of 89% in detecting dementia.A cut score of up to 27 (26 or below) resulted in an optimal balance of sensitivity and specificity (0.89 and 0.91, respectively) with an overall correct classification rate of 90%.In a cognitively impaired group (dementia and mild cognitive impairment), a cut score of 27 (sensitivity,0.69;specificity,0.91) or 28 (sensitivity and specificity,0.78)might be more appropriate. Conclusion:Older patients with a college education who present with complaints of cognitive decline (reported by themselves or others) and score less than 27 on the MMSE are at a greater risk of being diagnosed with dementia and should be referred for a comprehensive dementia evaluation, including formal neuropsychological testing.

Abstract Alzheimer's disease and related dementias (ADRDs) are a global crisis facing the aging population and society as a whole. With the numbers of people with ADRDs predicted to rise dramatically across the world, the scientific community can no longer neglect the need for research focusing on ADRDs among underrepresented ethnoracial diverse groups. The Alzheimer's Association International Society to Advance Alzheimer's Research and Treatment (ISTAART; alz.org/ISTAART ) comprises a number of professional interest areas (PIAs), each focusing on a major scientific area associated with ADRDs. We leverage the expertise of the existing international cadre of ISTAART scientists and experts to synthesize a cross‐PIA white paper that provides both a concise “state‐of‐the‐science” report of ethnoracial factors across PIA foci and updated recommendations to address immediate needs to advance ADRD science across ethnoracial populations.

Abstract Context Early age at menarche (AAM) is a risk factor for type 2 diabetes later in life, but the pathogenic pathways that confer increased risk remain unknown. Objective We examined the associations between AAM and inflammatory and glucose metabolism biomarkers among US adult women who were free of diabetes. Methods Using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 1999-2018, 19 228 women over 20 years old who were free of self-reported cancer and diabetes were included in this cross-sectional analysis. AAM was the self-reported age at first menstruation. C-reactive protein (CRP), fasting glucose, fasting insulin, and ferritin levels were measured as biomarkers of inflammation and glucose metabolism in adult blood samples using latex-enhanced nephelometry, enzymatic, and immunoassay methods. Multiple linear regression was used to relate AAM to the biomarkers. Results The median age at the time of blood sample collection was 44 years (interquartile range, 33-62). After age adjustment, there was an association between a lower AAM and higher CRP (P-trend = .006), fasting glucose (P-trend &lt; .0001), fasting insulin (P-trend &lt; .0001), and ferritin (P-trend &lt; .0001). These remained significant after additional adjustment for demographic, reproductive, lifestyle, and adiposity variables, except for ferritin. Smoking modified the effect of AAM on CRP (P-interaction = .014), fasting insulin (P-interaction &lt; .001), and fasting glucose (P-interaction &lt; .001). In stratified analysis, the observed associations became more pronounced in nonsmokers, while they were attenuated to nonsignificance in active smokers. Conclusion Earlier age at menarche is associated with an unfavorable inflammatory and glucose metabolic biomarker profile in a nationally representative sample of adult women free of diabetes, especially among nonsmokers.

Late-onset Alzheimers disease (LOAD, onset age > 60 years) is the most prevalent dementia in the elderly, and risk is partially driven by genetics. Many of the loci responsible for this genetic risk were identified by genome-wide association studies (GWAS). To identify additional LOAD risk loci, we performed the largest GWAS to date (89,769 individuals), analyzing both common and rare variants. We confirm 20 previous LOAD risk loci and identify four new genome-wide loci (IQCK, ACE, ADAM10, and ADAMTS1). Pathway analysis of these data implicates the immune system and lipid metabolism, and for the first time tau binding proteins and APP metabolism. These findings show that genetic variants affecting APP and Abeta processing are not only associated with early-onset autosomal dominant AD but also with LOAD. Analysis of AD risk genes and pathways show enrichment for rare variants (P = 1.32 x 10-7) indicating that additional rare variants remain to be identified.