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Enregistrement W1977837554 · doi:10.1016/j.jalz.2014.05.212

IC‐P‐204: PROGNOSTIC UTILITY OF MRI ATROPHY MEASURES IN AMCI PATIENTS WITH MINIMAL COGNITIVE DECLINE

2014· article· en· W1977837554 sur OpenAlexaff
Yuliya Bodryzlova, Olivier Potvin, Simon Duchesne

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrophyInternal medicineCognitive impairmentReceiver operating characteristicNeurologyMagnetic resonance imagingArea under the curveCardiologyNuclear medicineRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utility of MRI atrophy measures for predicting progression of amnestic MCI (aMCI) to Alzheimer's disease (AD) is limited, as evidenced by proven prognostic likelihood ratios (LR; positive LR = 2,9; negative LR = 0,49-0,56)(Frisoni et al., Neurology 2013) that are outside the ranges usually required for clinical implementation (LR+ ≥ 5,0 and LR- ≤ 0,2). We tested the hypothesis that stratification of patients by global cognitive function could improve the prognostic value of MRI. 4502We selected 147 aMCI subjects from the ADNI-1 database with MMSE = [28-30] at baseline and 195 with MMSE = [24-27] for which we had complete MRI volumetric results (FreeSurfer) and general primary-level information. We created a prognostic model for progression to AD within 36 months based on these measures. The model that included left hippocampal volume and left mid-temporal cortical thickness, when adjusted for intracranial volume, age and sex, had a 87,4% area under ROC curve (AUC), 80.3% classification accuracy, 53,8% sensitivity, 88,2% specificity, LR+ = 4,81 and LR- = 0.49 (with classification cut-point of disease probability = 0.4). After excluding statistical outliers (three subjects; impact chi-square (dl 6)=12.59), the same model had AUC of 91,1%, 81.9% classification accuracy, 71.4% sensitivity, 85.3% specificity, LR+=4.9 and LR-=0.3 (with classification cut-point of 0.3). Applying the same model to the ADNI aMCI subjects with baseline MMSE in the [24-27]range gave a AUC of 64.5 %. In fact, simply adding a dichotomous variable in the MRI model for cognitive status (i.e. baseline MMSE in range [24-27] or [28-30]) gives a AUC of 73.3% for all aMCI in the ADNI-1 population. A clinically relevant prognostic significance for left hippocampal volume and left mid-temporal cortical thickness, when adjusted for intracranial volume, age and sex, has been observed in ADNI-1 aMCI subjects with baseline MMSE in the [28-30] range. The prognostic LR+ and LR- observed in these strata is higher than previously described for a more general population and reaches clinical applicability.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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