Influence of age, disease onset and <i>ApoE4</i> on visual medial temporal lobe atrophy cut‐offs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Visual assessment of medial temporal lobe atrophy (MTA; range 0-4, from no atrophy to increasing atrophy of the choroid fissure, temporal horns and hippocampus) is a sensitive radiological marker of Alzheimer's disease (AD). One of the critical elements for visual MTA assessment is the cut-off score that determines deviation from normality. METHODS: In this study, we assessed the sensitivity and specificity of different MTA cut-off scores to classify control subjects, individuals with mild cognitive impairment (MCI) and AD patients from two large independent cohorts, AddNeuroMed and Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Of note, we evaluated the effects of clinical, demographic and genetic variables on the classification performance according to the different cut-offs. RESULTS: A cut-off of ≥1.5 based on the mean MTA scores of both hemispheres showed higher sensitivity in classifying patients with AD (84.5%) and MCI subjects (75.8%) who converted to dementia compared to an age-dependent cut-off. The age-dependent cut-off showed higher specificity or ability to correctly identify control subjects (83.2%) and those with MCI who remained stable (65.5%). Increasing age, early-onset disease and absence of the ApoE ε4 allele had a stronger influence on classifications using the ≥1.5 cut-off. Above 75 years of age, an alternative cut-off of ≥2.0 should be applied to achieve a classification accuracy for both patients with AD and control subjects that is clinically useful. CONCLUSION: Clinical, demographic and genetic variables can influence the classification of MTA cut-off scores, leading to misdiagnosis in some cases. These variables, in addition to the differential sensitivity and specificity of each cut-off, should be carefully considered when performing visual MTA assessment.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle