Neuropsychological tests accurately predict incident Alzheimer disease after 5 and 10 years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether neuropsychological tests accurately predict incident Alzheimer disease (AD) after 5 and 10 years in participants of the Canadian Study of Health and Aging (CSHA) who were initially nondemented. METHODS: The CSHA was conducted in three waves: CSHA-1 (1991 to 1992), CSHA-2 (1996 to 1997), and CSHA-3 (2001 to 2002). The 10-year prediction study included those who completed neuropsychological testing at CSHA-1 and received a diagnostic assessment at CSHA-3 (n = 263). The 5-year prediction study included those who completed neuropsychological testing at CSHA-2 and received a diagnostic assessment at CSHA-3 (n = 551). The diagnostic workup for dementia at CSHA-3 was formulated without knowledge of neuropsychological test performance at CSHA-1 or CSHA-2. The authors excluded cases with a baseline diagnosis of dementia or a prior history of any condition likely to affect the brain. Age and education were included in all analyses as covariates. RESULTS: In the 10-year follow-up study, only one test (short delayed verbal recall) emerged from the forward regression analyses. The model with this test and two covariates was significant, chi2 (3) = 31.61, p < 0.0001 (sensitivity = 73%, specificity = 70%). In the 5-year follow-up study, three tests (short delayed verbal recall, animal fluency, and information) emerged from the forward logistic regression analyses. The model was significant, chi2 (5) = 91.34, p < 0.0001 (sensitivity = 74%, specificity = 83%). Both models were supported with bootstrapping estimates. CONCLUSIONS: In a large epidemiologic sample of nondemented participants, neuropsychological tests accurately predicted conversion to Alzheimer disease after 5 and 10 years.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».