Limitations of Clincal Criteria for the Diagnosis of Vascular Dementia in Clinical Trials: Is a Focus on Subcortical Vascular Dementia a Solution?
Notice bibliographique
Résumé
Vascular dementia (VaD) includes several different vascular mechanisms and changes in the brain, and has different causes and clinical manifestations. Critical to its conceptualization and diagnosis are definitions of the cognitive syndrome, vascular etiologies, and changes in the brain. Variation in these has resulted in different definitions of VaD, estimates of prevalence, and types and distribution of brain lesions. This definitional heterogeneity may have been a factor for negative results in prior clinical trials on VaD. We propose that the division of VaD into subtypes can identify a more homogeneous group of patients for drug trials. A so-called "subcortical" VaD could incorporate two old clinical entities "Binswanger's disease" and "the lacunar state." Small vessel disease is the primary vascular etiology, lacunar infarcts and ischemic white matter lesions are the primary type of brain lesions, the subcortical areas and frontal connections are the primary location of lesions, and a subcortical syndrome as the primary clinical manifestation. The clinical syndromes are likely more variable, and urgently need to be categorized. Selection of these patients for clinical trials could mainly be based on brain imaging features, where the essential changes and the main aspects of the lesions include extensive ischemic white matter lesions and lacunar infarcts in the deep gray and white matter structures. Subcortical VaD is expected to show a more predictable clinical picture, natural history, outcomes, and treatment responses.
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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 | 0,818 | 0,910 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».