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Enregistrement W2012968814 · doi:10.1016/j.jalz.2010.05.1421

P2‐369: The visual rating system for hippocampal atrophy: What does it assess?

2010· article· en· W2012968814 sur OpenAlexaff
Howard Chertkow, Randi Pilon, Victor Whitehead, Geneviève Arsenault‐Lapierre, Raphael Glickstein, Susan Vaitekunas

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrophyHippocampal formationAudiologyPsychologyMedicineInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A promising visual rating system for hippocampal atrophy (rated 0-4) has been developed by Scheltens and shown to distinguish between normal aging and AD in numerous studies. The question of it's relation to volumetric measures has not been formally addressed. 5 individuals of varied levels of radiologic expertise (1 radiologist, 1 geriatrician, 1 Ph. D. student & 2 Research assistants) were trained in the use of the visual rating system and then individually assessed a sample of 122 scans selected from a larger cohort enrolled in a study of mild memory loss in the elderly (32 healthy elderly controls, 61 with a diagnosis of Mild Cognitive Impairment, and 29 with a diagnosis of Alzheimer's disease). These ratings were compared to measures of hippocampal volume, lateral ventricular volume, and atrophy ratio (the ratio of lateral ventricular volume to hippocampal volume). Ratings averaged across the group distinguished between the groups (Controls = 0.9, MCI = 1.63, AD = 2.35, p < 0.05). When correlated against volumetric measures, averaged ratings correlated better with the atrophy ratio measure (r = 0.76) than with the hippocampal volume (r = -0.50). All raters scored over r = .6 in their correlations, even those with limited previous expertise. These results suggest that the visual rating system can distinguish between diagnostic groups in a meaningful manner, and that the ratings reflect atrophy ratio more than hippocampal volume alone.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,007

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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