Predicting the Time to Clinically Worsening in Mild Cognitive Impairment Patients and its Utility in Clinical Trial Design by Modeling a Longitudinal Clinical Dementia Rating Sum of Boxes from the ADNI Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing interest in treating Alzheimer's disease (AD) patients in the earliest stages requires new clinical endpoints. Currently, there is no established clinical endpoint or treatment duration for mild cognitive impairment (MCI) trials. OBJECTIVE: This analysis attempts to answer "how long the MCI clinical trial would be necessary" using the Clinical Dementia Rating Sum of Boxes (CDR-SB) as a clinical endpoint, where CDR-SB is an example of a suitable tool to assess both cognition and function as a single primary efficacy outcome. METHODS: A longitudinal model was developed to predict the CDR-SB time-profile. The CDR-SB is considered ideal to assess both cognition and function as a single primary endpoint in MCI trials. The median time for clinically "worsening", defined using several thresholds for change from baseline, was calculated using individual CDR-SB predictions. Covariates predictive of worsening were also evaluated. RESULTS: The median time to a 1-point change in CDR-SB was approximately 2 years in MCI patients. Higher baseline severity in disease, lower hippocampal volume, and ApoE4 carrier status were significant covariates predicting shorter times to worsening (faster progress). The results indicate that at least a 2-year trial would be necessary with 30% (or more) disease modifying drug with a sample size of n = 350 to detect the significant difference from placebo (80% power) and to achieve the target mean effect size of 0.5 point change in CDR-SB. CONCLUSION: Predictions of CDR-SB changes from a longitudinal model are able to inform study design and possible enrichment strategies, based on covariate analyses, for prospective planning of clinical trials in MCI patients.
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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 | 0,123 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».