Predicting Alzheimer's disease development: a comparison of cognitive criteria and associated neuroimaging biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The definition of "objective cognitive impairment" in current criteria for mild cognitive impairment (MCI) varies considerably between research groups and clinics. This study aims to compare different methods of defining memory impairment to improve prediction models for the development of Alzheimer's disease (AD) from baseline to 24 months. METHODS: The sensitivity and specificity of six methods of defining episodic memory impairment (< -1, -1.5 or -2 standard deviations [SD] on one or two memory tests) were compared in 494 non-demented seniors from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative using the area under the curve (AUC) for receiver operating characteristic analysis. The added value of non-memory measures (language and executive function) and biomarkers (hippocampal and white-matter hyperintensity volume, brain parenchymal fraction [BPF], and APOEε4 status) was investigated using logistic regression. RESULTS: Baseline scores < -1 SD on two memory tests predicted AD with 75.91 % accuracy (AUC = 0.80). Only APOE ε4 status further improved prediction (B = 1.10, SE = 0.45, p = .016). A < -1.5 SD cut-off on one test had 66.60 % accuracy (AUC = 0.77). Prediction was further improved using Trails B/A ratio (B = 0.27, SE = 0.13, p = .033), BPF (B = -15.97, SE = 7.58, p = .035), and APOEε4 status (B = 1.08, SE = 0.45, p = .017). A cut-off of < -2 SD on one memory test (AUC = 0.77, SE = 0.03, 95 % CI 0.72-0.82) had 76.52 % accuracy in predicting AD. Trails B/A ratio (B = 0.31, SE = 0.13, p = .017) and APOE ε4 status (B = 1.07, SE = 0.46, p = .019) improved predictive accuracy. CONCLUSIONS: Episodic memory impairment in MCI should be defined as scores < -1 SD below normative references on at least two measures. Clinicians or researchers who administer a single test should opt for a more stringent cut-off and collect and analyze whole-brain volume. When feasible, ascertaining APOE ε4 status can further improve prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».