Use of Magnetic Resonance Imaging to Identify Mild Cognitive Impairment: Who Should Be Imaged?
Notice bibliographique
Résumé
Problems with memory are a very common complaint in the elderly and are not synonymous with dementia. Some degree of cognitive decline, manifested as greater difficulty in learning and retrieving new information for instance, develops with normal aging. Thus many older patients do not perform at the same level they did when they were younger but they do perform well when compared to their peers. For many, cognitive change ends at this stage and they proceed to lead normal, healthy, dementia-free lives. The cohort that has cognitive changes beyond what is expected in normal aging but does not yet meet criteria for dementia concerns clinicians greatly as many of these patients eventually become demented. These patients usually go through a latent stage in which neurodegenerative pathology silently spreads in the brain. Once there is enough pathological burden, cognitive decline beyond what is expected for normal aging can be detected by formal neuropsychological testing. Frequently such patients go through a state called mild cognitive impairment (MCI). In this state patients are still functionally intact and live independently, but show cognitive impairment relative to the age- and education-adjusted norms. The MCI state in itself is a prominent risk factor for developing dementia. Most patients with amnestic MCI develop Alzheimer’s disease (AD) dementia over time. At six years, as many as 80% progress to AD. Thus, MCI is a very important topic of research and an increasingly important topic of clinical care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».