To estimate the prevalence of Alzheimer's disease (AD) and other dementias in the USA using a nationally representative sample.The Aging, Demographics, and Memory Study sample was composed of 856 individuals aged 71 years and older from the nationally representative Health and Retirement Study (HRS) who were evaluated for dementia using a comprehensive in-home assessment. An expert consensus panel used this information to assign a diagnosis of normal cognition, cognitive impairment but not demented, or dementia (and dementia subtype). Using sampling weights derived from the HRS, we estimated the national prevalence of dementia, AD and vascular dementia by age and gender.The prevalence of dementia among individuals aged 71 and older was 13.9%, comprising about 3.4 million individuals in the USA in 2002. The corresponding values for AD were 9.7% and 2.4 million individuals. Dementia prevalence increased with age, from 5.0% of those aged 71-79 years to 37.4% of those aged 90 and older.Dementia prevalence estimates from this first nationally representative population-based study of dementia in the USA to include subjects from all regions of the country can provide essential information for effective planning for the impending healthcare needs of the large and increasing number of individuals at risk for dementia as our population ages.

<i>Objective:</i> We describe the design and methods of the Aging, Demographics, and Memory Study (ADAMS), a new national study that will provide data on the antecedents, prevalence, outcomes, and costs of dementia and ‘cognitive impairment, not demented’ (CIND) using a unique study design based on the nationally representative Health and Retirement Study (HRS). We also illustrate potential uses of the ADAMS data and provide information to interested researchers on obtaining ADAMS and HRS data. <i>Methods:</i> The ADAMS is the first population-based study of dementia in the United States to include subjects from all regions of the country, while at the same time using a single standardized diagnostic protocol in a community-based sample. A sample of 856 individuals age 70 or older who were participants in the ongoing HRS received an extensive in-home clinical and neuropsychological assessment to determine a diagnosis of normal, CIND, or dementia. Within the CIND and dementia categories, subcategories (e.g. Alzheimer’s disease, vascular dementia) were assigned to denote the etiology of cognitive impairment. <i>Conclusion:</i> Linking the ADAMS dementia clinical assessment data to the wealth of available longitudinal HRS data on health, health care utilization, informal care, and economic resources and behavior, will provide a unique opportunity to study the onset of CIND and dementia in a nationally representative population-based sample, as well as the risk factors, prevalence, outcomes, and costs of CIND and dementia.

Different imaging modalities provide essential complementary information that can be used to enhance our understanding of brain disorders. This study focuses on integrating multiple imaging modalities to identify individuals at risk for mild cognitive impairment (MCI). MCI, often an early stage of Alzheimer's disease (AD), is difficult to diagnose due to its very mild or insignificant symptoms of cognitive impairment. Recent emergence of brain network analysis has made characterization of neurological disorders at a whole-brain connectivity level possible, thus providing new avenues for brain diseases classification. Employing multiple-kernel Support Vector Machines (SVMs), we attempt to integrate information from diffusion tensor imaging (DTI) and resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) for improving classification performance. Our results indicate that the multimodality classification approach yields statistically significant improvement in accuracy over using each modality independently. The classification accuracy obtained by the proposed method is 96.3%, which is an increase of at least 7.4% from the single modality-based methods and the direct data fusion method. A cross-validation estimation of the generalization performance gives an area of 0.953 under the receiver operating characteristic (ROC) curve, indicating excellent diagnostic power. The multimodality classification approach hence allows more accurate early detection of brain abnormalities with greater sensitivity.

Childhood early life stress (ELS) increases risk of adulthood major depressive disorder (MDD) and is associated with altered brain structure and function. It is unclear whether specific ELSs affect depression risk, cognitive function and brain structure.This cross-sectional study included 64 antidepressant-free depressed and 65 never-depressed individuals. Both groups reported a range of ELSs on the Early Life Stress Questionnaire, completed neuropsychological testing and 3T magnetic resonance imaging (MRI). Neuropsychological testing assessed domains of episodic memory, working memory, processing speed and executive function. MRI measures included cortical thickness and regional gray matter volumes, with a priori focus on the cingulate cortex, orbitofrontal cortex (OFC), amygdala, caudate and hippocampus.Of 19 ELSs, only emotional abuse, sexual abuse and severe family conflict independently predicted adulthood MDD diagnosis. The effect of total ELS score differed between groups. Greater ELS exposure was associated with slower processing speed and smaller OFC volumes in depressed subjects, but faster speed and larger volumes in non-depressed subjects. In contrast, exposure to ELSs predictive of depression had similar effects in both diagnostic groups. Individuals reporting predictive ELSs exhibited poorer processing speed and working memory performance, smaller volumes of the lateral OFC and caudate, and decreased cortical thickness in multiple areas including the insula bilaterally. Predictive ELS exposure was also associated with smaller left hippocampal volume in depressed subjects.Findings suggest an association between childhood trauma exposure and adulthood cognitive function and brain structure. These relationships appear to differ between individuals who do and do not develop depression.

Background: Previous studies have attempted to provide estimates of depression prevalence in older adults. The Aging, Demographics and Memory Study (ADAMS) is a population-representative study that included a depression assessment, providing an opportunity to estimate the prevalence of depression in late life in the U.S.A.Methods: The ADAMS sample was drawn from the larger Health and Retirement Study. A total of 851 of 856 ADAMS participants aged 71 and older had available depression data. Depression was measured using the Composite International Diagnostic Interview – Short Form (CIDI-SF) and the informant depression section of the Neuropsychiatric Inventory (NPI). We estimated the national prevalence of depression, stratified by age, race, sex, and cognitive status. Logistic regression analyses were performed to examine the association of depression and previously reported risk factors for the condition.Results: When combining symptoms of major or minor depression with reported treatment for depression, we found an overall depression prevalence of 11.19%. Prevalence was similar for men (10.19%) and women (11.44%). Whites and Hispanics had nearly three times the prevalence of depression found in African-Americans. Dementia diagnosis and pain severity were associated with increased depression prevalence, while black race was associated with lower rates of depression.Conclusions: The finding of similar prevalence estimates for depression in men and women was not consistent with prior research that has shown a female predominance. Given the population-representativeness of our sample, similar depression rates between the sexes in ADAMS may result from racial, ethnic and socioeconomic diversity.

Abstract Objective: Estimates of incident dementia, and cognitive impairment, not dementia (CIND) (or the related mild cognitive impairment) are important for public health and clinical care policy. In this paper, we report US national incidence rates for dementia and CIND. Methods: Participants in the Aging, Demographic, and Memory Study (ADAMS) were evaluated for cognitive impairment using a comprehensive in‐home assessment. A total of 456 individuals aged 72 years and older, who were not demented at baseline, were followed longitudinally from August 2001 to December 2009. An expert consensus panel assigned a diagnosis of normal cognition, CIND, or dementia and its subtypes. Using a population‐weighted sample, we estimated the incidence of dementia, Alzheimer disease (AD), vascular dementia (VaD), and CIND by age. We also estimated the incidence of progression from CIND to dementia. Results: The incidence of dementia was 33.3 (standard error [SE], 4.2) per 1,000 person‐years and 22.9 (SE, 2.9) per 1,000 person‐years for AD. The incidence of CIND was 60.4 (SE, 7.2) cases per 1,000 person‐years. An estimated 120.3 (SE, 16.9) individuals per 1,000 person‐years progressed from CIND to dementia. Over a 5.9‐year period, about 3.4 million individuals aged 72 and older in the United States developed incident dementia, of whom approximately 2.3 million developed AD, and about 637,000 developed VaD. Over this same period, almost 4.8 million individuals developed incident CIND. Interpretation: The incidence of CIND is greater than the incidence of dementia, and those with CIND are at high risk of progressing to dementia, making CIND a potentially valuable target for treatments aimed at slowing cognitive decline. ANN NEUROL 2011;

Abstract Age-related macular degeneration (AMD) is a prevalent disease impeding vision. More recently, AMD has also been linked to cognitive impairment, such as deficits in language and memory skills. In order to better understand the extent of AMD-related changes in the whole brain structure and connectivity, we have conducted an MRI diffusion acquisition study on 40 participants (20 diagnosed with AMD and 20 controls). These acquisitions were then performed again in a follow up two years later. We developed novel analysis methods for diffusion based tractography and connectomes to better determine which, if any, brain region connections saw the greatest changes between the AMD and the age-matched control groups. Using voxel-based analysis, we identified atrophy in AMD participants in the cuneate gyrus, which has been associated with vision, and the left superior temporal gyrus, which has been associated with language, while later acquisitions compounded this with a deficiency in the bilateral cingulate gyrus, itself linked to higher cognition and memory. These regional atrophy findings support that people with AMD experience widespread neuronal degradation that is not limited to retinal neurons. Regions that saw drastically lowered fractional anisotropy among AMD vs. control included the visual cortex, such as the bilateral occipital lobe and the frontoparietal cortex. Tensor Network Principal Component Analysis (TN-PCA) isolated lingual and temporal connections as important differentiators of AMD connectomes compared to controls, thus supporting our morphometric and texture findings in regions related to vision, but also connectopathies of language and memory brain regions. Bundle based analyses in baseline data revealed that the lingual gyrus had greater spread of tracts overall in the AMD participants, which may be explained by prior reorganization in this area, demonstrating a connection between retinal health and lingual structure. Moreover, we noted group differences in the interhemispheric temporal connections, and lingual cerebellar connections, supporting extensive downstream effects of vision loss. Our bundle-based analyses expand the toolset available for neuroimaging-based phenotyping, and reveal widespread changes in AMD participants beyond brain regions and tractography networks directly involved in vision processing, including those involved in language and memory.