Cortical Thickness Analysis to Detect Progressive Mild Cognitive Impairment: A Reference to Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Mild cognitive impairment (MCI) is associated with an increased risk of Alzheimer's disease (AD). It would be advantageous to be able to distinguish the characteristics of those MCI patients with a high probability to progress to AD if one wishes to monitor the disease development and treatment. METHODS: We assessed the baseline MRI and maximum of 7 years clinical follow-up data of 60 MCI subjects in order to examine differences in cortical thickness (CTH) between the progressive MCI (P-MCI) and stable MCI (S-MCI) subjects. CTH was measured using an automatic computational surface-based method. During the follow-up, 15 MCI subjects converted to AD on average 1.9 +/- 1.3 years after the baseline examination, while 45 MCI subjects remained stable. RESULTS: The P-MCI group displayed significantly reduced CTH bilaterally in the superior and middle frontal, superior, middle and inferior temporal, fusiform and parahippocampal regions as well as the cingulate and retrosplenial cortices and also in the right precuneal and paracentral regions compared to S-MCI subjects. CONCLUSIONS: Analysis of CTH could be used in conjunction with neuropsychological testing to identify those subjects with imminent conversion from MCI to AD several years before dementia diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».