Imaging Biomarkers and their Role in Dementia Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
There are five potential major roles for neuroimaging with respect to dementia; (1) as a cognitive neuroscience research tool, (2) for prediction of which normal or slightly impaired individuals will develop dementia and over what time frame, (3) for early diagnosis of Alzheimer's disease (AD) in demented individuals, (sensitivity) and separation of AD from other forms of dementia (specificity), (4) for monitoring of disease progression, and (5) for monitoring response to therapies. Focusing on the last role, no single imaging approach is yet ideal, as all trade-off speed, cost, and accuracy. Functional imaging (SPECT and PET) is best suited to tracking symptomatic therapy response, and anatomic (MRI volumetric) imaging or amyloid PET are more suited to reflect dementia modulation studies. The potential for imaging with respect to pharmacological studies of dementia--to provide surrogate markers for drug studies, to improve diagnosis, to speed evaluation of outcomes, and to decrease sample sizes--is huge. At the present time, however, no single measure has sufficient proven reliability, replicability, or robustness, to replace clinical primary outcome measures.
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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 | 0,044 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».