Development of a straightforward and sensitive scale for MCI and early AD clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the Clinical Dementia Rating Scale-Sum of Boxes score (CDR-SB) is a widely accepted and commonly used global scale, validated clinical endpoints of cognitive changes are unavailable in the predementia stages of Alzheimer's disease (AD), and a new clinical assessment with reliability and sensitivity is needed in the mild cognitive impairment (MCI) population. METHODS: Using Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)-1/GO data, signal-to-noise ratios (SNRs) were calculated to quantify the sensitivity of a measure for detecting disease progression and hypothetical treatment effects. All possible combinations of selected sensitive measures were assessed for developing composite scores. The analyses were performed in the MCI population and subpopulations enriched by apolipoprotein E4 (APOE ε4), hippocampal volume, and cerebrospinal fluid β-amyloid. RESULTS: The best composite score was "Word Recall + Delayed Word Recall + Orientation + CDR-SB + FAQ", more sensitive than 13-item Alzheimer's Disease Assessment Scale-cognitive subscale or CDR-SB. CONCLUSION: The proposed composite score derived from the existing clinical endpoints demonstrated higher sensitivity in the MCI population and is easy to implement and standardize across studies.
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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 | 0,251 | 0,341 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».