Novel verbal fluency scores and structural brain imaging for prediction of cognitive outcome in mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to assess the utility of novel verbal fluency scores for predicting conversion from mild cognitive impairment (MCI) to clinical Alzheimer's disease (AD). METHOD: Verbal fluency lists (animals, vegetables, F, A, and S) from 107 MCI patients and 51 cognitively normal controls were transcribed into electronic text files and automatically scored with traditional raw scores and five types of novel scores computed using methods from machine learning and natural language processing. Additional scores were derived from structural MRI scans: region of interest measures of hippocampal and ventricular volumes and gray matter scores derived from performing ICA on measures of cortical thickness. Over 4 years of follow-up, 24 MCI patients converted to AD. Using conversion as the outcome variable, ensemble classifiers were constructed by training classifiers on the individual groups of scores and then entering predictions from the primary classifiers into regularized logistic regression models. Receiver operating characteristic curves were plotted, and the area under the curve (AUC) was measured for classifiers trained with five groups of available variables. RESULTS: Classifiers trained with novel scores outperformed those trained with raw scores (AUC 0.872 vs 0.735; P < .05 by DeLong test). Addition of structural brain measurements did not improve performance based on novel scores alone. CONCLUSION: The brevity and cost profile of verbal fluency tasks recommends their use for clinical decision making. The word lists generated are a rich source of information for predicting outcomes in MCI. Further work is needed to assess the utility of verbal fluency for early AD.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».