Predicting missing biomarker data in a longitudinal study of Alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate predictors of missing data in a longitudinal study of Alzheimer disease (AD). METHODS: The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) is a clinic-based, multicenter, longitudinal study with blood, CSF, PET, and MRI scans repeatedly measured in 229 participants with normal cognition (NC), 397 with mild cognitive impairment (MCI), and 193 with mild AD during 2005-2007. We used univariate and multivariable logistic regression models to examine the associations between baseline demographic/clinical features and loss of biomarker follow-ups in ADNI. RESULTS: CSF studies tended to recruit and retain patients with MCI with more AD-like features, including lower levels of baseline CSF Aβ(42). Depression was the major predictor for MCI dropouts, while family history of AD kept more patients with AD enrolled in PET and MRI studies. Poor cognitive performance was associated with loss of follow-up in most biomarker studies, even among NC participants. The presence of vascular risk factors seemed more critical than cognitive function for predicting dropouts in AD. CONCLUSION: The missing data are not missing completely at random in ADNI and likely conditional on certain features in addition to cognitive function. Missing data predictors vary across biomarkers and even MCI and AD groups do not share the same missing data pattern. Understanding the missing data structure may help in the design of future longitudinal studies and clinical trials in AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».