P1‐291: Early magnetic resonance imaging results from the addneuromed Alzheimer's disease study
Notice bibliographique
Résumé
Multi-centre MRI studies are a key tool for investigating the natural history of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease and for testing potential new pharmaceuticals. We present here early results from the first timepoint of the European Union and EFPIA sponsored InnoMed / AddNeuroMed multi-center MRI study of longitudinal changes in Alzheimer's disease (AD). MRI data compatible with the ADNI image acquisition protocol was collected from 85 AD patients, 87 subjects with MCI and 88 controls at six European MRI sites and uploaded to the Loris database system at the Karolinska Institutet, Sweden. The underlying database system was developed at the McGill Brain Imaging Centre, Montreal. Following careful quality control the 3D T1-weighted images were processed using the Civet image processing pipeline to automatically determine whole brain volumes normalized to the intracranial cavity (ICC) and mean cortical thickness measures. Right and left hippocampal volumes were determined by manual delineation by an expert observer and normalized to the ICC. Ninety-six percent of T1-weighted volumes passed the quality control criteria. Whole brain volumes, cortical thickness measures and hippocampal volumes showed significant differences between the Alzheimer's and MCI groups and between the Alzheimer's and control groups. Only hippocampal volumes showed significant difference between the control and MCI groups. The AddNeuroMed study has collected high quality data for 96% of the subjects enrolled across six different sites. Early results show the sensitivity of hippocampal volumes in distinguishing between Alzheimer's disease, mild cognitive impairment and control groups. These results will allow us to refine our strategy for further more detailed analyses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».