An MRI Brain Atrophy and Lesion Index to Assess the Progression of Structural Changes in Alzheimer's Disease, Mild Cognitive Impairment, and Normal Aging: A Follow-Up Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A brain atrophy and lesion index (BALI) based on high-field magnetic resonance imaging (MRI) has recently been validated to evaluate structural changes in the aging brain. The present study investigated the two-year progression of brain structural deficits in people with Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI), and in healthy control older adults (HC) using the BALI rating. METHODS: T1-weighted high-resolution anatomical imaging data using 3 Tesla MRI at baseline (AD = 39, MCI = 82, HC = 58) and at 24-months were obtained from the Alzheimer's disease Neuroimaging Initiative database. Lesions in various brain structures, including the infratentorial and basal ganglia areas, and the periventricular and deep white matter and global atrophy, were evaluated and combined into the BALI scale. RESULTS: Mean progression of brain deficits over two years was evident in all diagnostic groups (p < 0.001) and was statistically greater in MCI-AD converters than in the non-converters (p = 0.044). An increase in the BALI score was significantly associated with cognitive test scores (p = 0.008 for the Mini-Mental State Examination MMSE and p = 0.013 for the Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale ADAS-cog) in a model that adjusted for age, sex, and education. CONCLUSION: The BALI rating quantified the progression of brain deficits over two years, which is associated with cognitive decline. BALI ratings may be used to help summarize AD-associated structural variations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».