P3‐040: Alzheimer's disease neuroimaging initiative: Baseline characteristics
Notice bibliographique
Résumé
As new therapies for Alzheimer's disease (AD) are developed, there is a critical need to be able to assess their effectiveness, especially at the milder end of the disease spectrum. The ADNI is a multicenter study involving 59 sites in the U.S. and Canada designed to evaluate the utility of a variety of neuroimaging measures and biomarkers in normal, mild cognitive impairment (MCI) and mild AD subjects. The clinical assessment of the subjects included the following instruments: Mini-Mental State Exam (MMSE), Alzheimer's Disease Assessment Scale-cognitive subscale (ADAS-cog), Auditory Verbal Learning Test (AVLT), category fluency, digit span forward and backward, clock drawing, Boston Naming Test (BNT), Digit Symbol Substitution Test (DSST), Trail Making Test (TMT), American National Adult Reading Test(ANART). A total of 819 subjects were enrolled with the following demographic and cognitive characteristics at baseline: In addition, the three groups showed the following annual changes: normal, MCI, AD, respectively (mean, SE): ADAS-cog – 11: -0.5 (0.2), 1.1 (0.2), 4.2 (0.5); MMSE: -0.0 (0.1), -0.6 (0.1), -1.9 (0.3); CDR SoB: 0.1 (0.0), 0.6 (0.0), and 1.5 (0.1). These data indicate that the subjects recruited characterized typical populations of MCI and mild AD subjects for clinical trials. The baseline ADNI data serve as reference points to assess change over time and will be correlated with imaging and biomarker measures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,007 |
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 ».