ADCOMS: a composite clinical outcome for prodromal Alzheimer's disease trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Development of new therapies for Alzheimer's disease (AD) is increasingly focused on more mildly affected populations, and requires new assessment and outcome strategies. Patients in early stages of AD have mild cognitive decline and no, or limited, functional impairment. To respond to these assessment challenges, we developed a measurement approach based on established scale items that exhibited change in previous amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI) trials. METHODS: Partial least squares regression with a longitudinal clinical decline model identified items from commonly used clinical scales with the highest combined sensitivity to change over time in aMCI and weighted these items according to their relative contribution to detecting clinical progression in patients' early stages of AD. The resultant AD Composite Score (ADCOMS) was assessed for its ability to detect treatment effect in aMCI/prodromal AD (pAD) clinical trial populations. RESULTS: ADCOMS consists of 4 Alzheimer's Disease Assessment Scale-cognitive subscale items, 2 Mini-Mental State Examination items, and all 6 Clinical Dementia Rating-Sum of Boxes items. ADCOMS demonstrated improved sensitivity to clinical decline over individual scales in pAD, aMCI and in mild AD dementia. ADCOMS also detected treatment effects associated with the use of cholinesterase inhibitors in these populations. Improved sensitivity predicts smaller sample size requirements when ADCOMS is used in early AD trials. CONCLUSIONS: ADCOMS is proposed as new standard outcome for pAD and mild AD dementia trials, and is progressing in a CAMD-sponsored qualification process for use in registration trials of pAD.
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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 | 0,058 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».