Stability of Clinical Etiologic Diagnosis in Dementia and Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Many new therapies for dementia target a specific pathologic process and must be applied early. Selection of specific therapy is based on the clinical etiologic diagnosis. We sought to determine the stability of the clinical etiologic diagnosis over time and to identify factors associated with instability. We identified 4141 patients with dementia or mild cognitive impairment who made at least 2 visits approximately a year apart to a dementia research center, receiving a clinical etiologic diagnosis on each visit. We assessed concordance of etiologic diagnoses across visits, κ-statistics, and transition probabilities among diagnoses. The primary clinical etiologic diagnosis remained stable for 91% of patients but with a net shift toward dementia with Lewy bodies and Alzheimer's disease. Lower diagnostic stability was significantly associated with older age, nonwhite race, milder disease at presentation, more underlying conditions contributing to cognitive decline, lack of a consistent spouse/partner informant, and being evaluated by different clinicians on different visits. Multistate Markov modeling generally confirmed these associations. Clinical etiologic diagnoses were generally stable. However, several readily ascertained characteristics were associated with higher instability. These associations may be useful to clinicians for anticipating when an etiologic diagnosis may be more prone to future change.
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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 | 0,005 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».