P2‐245: Dynamic biomarker model in Alzheimer's disease: Longitudinal analysis of hippocampal volume shows linear decline
Notice bibliographique
Résumé
Statistical analysis of longitudinal biomarker data is necessary to prove or disprove hypotheses regarding Alzheimer's disease (AD) biomarker trajectories in preclinical to clinical disease stages. The most prevalent hypothesis, as proposed in Jack et al. (Lancet Neurol., 2010), is for a sigmoidal relationship between biomarkers and disease severity. Preliminary evidence from models based on baseline ADNI data (Caroli et al., Neurobiol. Aging, 2010; Mouiha et al., J. Alz. Dis., 2012) have not confirmed this hypothesis for major AD biomarkers. The objective of this study was to investigate the longitudinal shape of this association between a well-known structural biomarker of AD and disease severity. We selected 135 mild cognitive impairment (MCI) subjects from the ADNI dataset (49 females, 86 males) who converted to probable AD within 36 months. Left and right h ippocampal volumes (HC) were measured using FreeSurfer software at every six months from 1.5T v olumetric MP-RAGE MR scans. For modeling purposes we used the average of left and right HC volumes. An analysis for repeated measures was used to compare volumes and MMSE between time points. All subjects were ordered based on their score on the Mini-Mental State Examination (MMSE) as a surrogate marker of time. To determine HC volumes variations with MMSE, we initialized the time of progression from MCI to AD when MMSE score fell between 21–24. We plotted individual profiles and calculated regressions in 6-months intervals before and after progression. By estimating individual regression models and calculating the means of the estimated parameters, we obtained a mean regression profile. Summary biomarker information can be found in Table 1. Figure 1 shows individual HC volume profiles against time to progression, while Figure 2 shows individual and mean regression profiles based on this data.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».