Multiple Pathologies are Common in Alzheimer Patients in Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the frequency of multiple pathology [Alzheimer Disease (AD) plus Vascular Dementia and/or Dementia with Lewy Bodies] in patients enrolled in clinical trials of AD therapy, and to compare the cognitive and functional assessments between patients with pure AD and AD with multiple pathology. METHODS: We conducted a retrospective analysis of patients with a clinical diagnosis of AD who were enrolled in AD therapy clinical trials and subsequently received an autopsy for confirmation of their diagnosis from 2000 to 2009. Performance on cognitive screening tests, namely Modified Mini Mental state (3MS) exam, Mini Mental state Exam (MMSE) and Functional Rating Scale (FRS) were compared between patients with pure AD and multiple pathology. RESULTS: Autopsy reports were available for 16/47 (34%) of deceased patients. Of these 16 patients, 5 (31%) had pure AD pathology, 10 (63%) had AD with other pathology, and 1 (6%) had non-AD pathology. Compared to patients with pure AD, patients with AD mixed with other pathology had poorer baseline FRS in problem-solving (p<0.01) and community affairs (p<0.02). CONCLUSION: While the strict enrollment criteria for clinical trials identified the presence of AD pathology in the majority of cases (15/16), multiple pathology was more common than pure AD in our series of autopsied patients. Premortem biomarkers that can distinguish between pure AD and AD with multiple pathology will be beneficial in future clinical trials and dementia patient management.
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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 | 0,041 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».