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Enregistrement W1925049370 · doi:10.1016/j.jalz.2015.05.008

The Worldwide Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative: An update

2015· review· en· W1925049370 sur OpenAlexfundno aff
James A. Hendrix, Brad Finger, Michael W. Weiner, Giovanni B. Frisoni, Takeshi Iwatsubo, Christopher C. Rowe, Seong Yoon Kim, Salvador M. Guinjoan, Gustavo Sevlever, María C. Carrillo

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchAvid RadiopharmaceuticalsChugai PharmaceuticalUniversity of California, San DiegoGenentechNational Institutes of HealthFleniIXICOServierShionogiAstellas PharmaEisaiMinistry of Economy, Trade and IndustryDaiichi-SankyoNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaSynarcEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMedpaceBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyNational Health and Medical Research CouncilAstraZenecaF. Hoffmann-La RocheAustralian GovernmentNovartis Pharmaceuticals CorporationAlzheimer's AssociationAmorfix Life SciencesAlzheimer's Drug Discovery FoundationBayer HealthCareEuropean CommissionMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNeuroimagingData sharingDementiaMedicineDiseasePsychiatryInternal medicinePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), launched in 2004, has worked to accelerate drug development by validating imaging and blood/cerebrospinal fluid biomarkers for Alzheimer's disease clinical treatment trials. ADNI is a naturalistic (nontreatment) multisite longitudinal study. A true public-private partnership, the initiative has set a new standard for data sharing without embargo and for the use of biomarkers in dementia research. The ADNI effort in North America is not the only such effort in the world. The Alzheimer's Association recognized these global efforts and formed Worldwide ADNI (WW-ADNI). By creating a platform for international collaboration and cooperation, WW-ADNI's goals are to harmonize projects and results across geographical regions and to facilitate data management and availability to investigators around the world. WW-ADNI projects include those based in North America, Europe, Japan, Australia, Korea, and Argentina.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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