P3‐159: Predicting Alzheimer's‐related cognitive decline with correlational network changes
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is characterized by a progressive decline in cognitive performance, as well as stereotypical patterns of brain atrophy, network degeneration, hypermetabolism, and neuropathology. Recent efforts have attempted to associate the spatiotemporal patterns of these disease markers in order to better establish the causal relationships between them. Here, we present a novel approach to associate AD-related degeneration with behavioural outcomes, using the large, multicentre ADNI database. We focus in particular on the network changes associated with cognitive impairment, as determined by correlative structural networks inferred from cortical thickness (CT) measurements. We obtained CT measurements from T1-weighted images using the Civet pipeline. Regions-of-interest (ROIs) were assigned using the Automated Anatomical Labeling atlas (AAL). To assess the relative association of (1.) vertex-wise CT and (2.) abnormality of pair-wise ROI correlations, with behavioural performance, we analyzed a general linear model using the “lasso” regression approach (GLMNET) to isolate the strongest predictors. We analyzed the Alzheimer's Disease Assessment Scale (ADAS-cog), along with nine additional behavioural outcome measures. The highest vertex-wise predictors for the ADAS-cog were found bilaterally in posterior cingulate, precuneus, medial temporal lobe, and lateral temporal and parietal lobes; and unilaterally in the right anterior cingulate. The network edges which most strongly predict ADAS-cog are predominantly antero-posterior and contralateral. We find a variety of different vertex- and edge-wise predictors for the other behavioural measures, which demonstrate the involvement of distinct subnetworks in the performance of these tasks.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».