Comparison of Imaging Biomarkers in the Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative and the Mayo Clinic Study of Aging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether magnetic resonance imaging measurements observed in the Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) convenience sample differ from those observed in the Mayo Clinic Study of Aging (MCSA) population-based sample. DESIGN: Comparison of 2 samples. SETTING: Fifty-nine recruiting sites for the ADNI in the United States and Canada and the MCSA, a population-based cohort in Olmsted County, Minnesota. PATIENTS: Cognitively normal subjects and amnestic subjects with mild cognitive impairment were selected from the ADNI convenience cohort and MCSA population-based cohort. A simple random sample of subjects from both cohorts in the same age range was selected, and a second sample applied matching for age, sex, educational level, apolipoprotein E genotype, and Mini-Mental State Examination score. MAIN OUTCOME MEASURES: Baseline hippocampal volumes and annual percentage of decline in hippocampal volume. RESULTS: In the population-based sample, MCSA subjects were older, had less education, performed worse on the Mini-Mental State Examination, and had a family history of Alzheimer disease less often than did ADNI subjects. Baseline hippocampal volumes were larger in ADNI compared with MCSA cognitively normal subjects in the random sample, although no differences were observed after matching. Rates of decline in hippocampal volume were greater in the ADNI compared with the MCSA for cognitively normal subjects and those with amnestic mild cognitive impairment, even after matching. CONCLUSIONS: Rates of decline in hippocampal volume suggest that ADNI subjects have a more aggressive brain pathologic process than MCSA subjects and hence may not be representative of the general population. These findings have implications for treatment trials that use ADNI-like recruitment mechanisms and for studies validating new diagnostic criteria for Alzheimer disease in its various stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».