Geriatric Medicine, Japanese Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative and Biomarker Development
Notice bibliographique
Résumé
Due to a change in disease spectrum in aged countries, the primary role of geriatricians should be directed to an appropriate management and prevention of 1) cognitive decline and dementia, 2) swallowing and aspiration pneumonia and 3) falls and fractures. Management of dementia constitutes a central part in the practice of geriatric medicine in order to support independence of life in elderly people. The current paradigm of cognitive function-based testing for the diagnosis and treatment of Alzheimer's disease (AD) is going to drastically shift to a biomarker-based test approach, a shift that will correspond to the emergence of disease-modifying drugs. In addition, a new molecular imaging technique that visualizes neuronal protein deposits or pathological features has been developed in Japan and the U.S.A. Based on these achievements, the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) was proposed and initiated in 2005. The ADNI is a long-term observational study being conducted in the U.S.A., Europe, Australia, and Japan using identical protocols. The objectives of ADNI are: 1) to establish methodology which will allow standard values related to long-term changes in imaging data, such as MRI and PET, in patients with AD and mild cognitive impairment and normal elderly persons; 2) to obtain clinical indices, psychological test data, and blood/cerebrospinal fluid biomarkers to demonstrate the validity of image-based surrogate markers; and 3) to establish optimum methods to monitor the therapeutic effects of disease-modifying drugs for AD. Patient enrollment in the Japanese ADNI has begun in July 2008. Imaging of AD pathology not only acts as a reliable biomarker with which to assay curative drug development by novel pharmaceutical companies, but it also helps health promotion toward AD prevention.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».