METACOHORTS for the study of vascular disease and its contribution to cognitive decline and neurodegeneration: An initiative of the Joint Programme for Neurodegenerative Disease Research
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is a global problem and major target for health care providers. Although up to 45% of cases are primarily or partly due to cerebrovascular disease, little is known of these mechanisms or treatments because most dementia research still focuses on pure Alzheimer's disease. An improved understanding of the vascular contributions to neurodegeneration and dementia, particularly by small vessel disease, is hampered by imprecise data, including the incidence and prevalence of symptomatic and clinically "silent" cerebrovascular disease, long-term outcomes (cognitive, stroke, or functional), and risk factors. New large collaborative studies with long follow-up are expensive and time consuming, yet substantial data to advance the field are available. In an initiative funded by the Joint Programme for Neurodegenerative Disease Research, 55 international experts surveyed and assessed available data, starting with European cohorts, to promote data sharing to advance understanding of how vascular disease affects brain structure and function, optimize methods for cerebrovascular disease in neurodegeneration research, and focus future research on gaps in knowledge. Here, we summarize the results and recommendations from this initiative. We identified data from over 90 studies, including over 660,000 participants, many being additional to neurodegeneration data initiatives. The enthusiastic response means that cohorts from North America, Australasia, and the Asia Pacific Region are included, creating a truly global, collaborative, data sharing platform, linked to major national dementia initiatives. Furthermore, the revised World Health Organization International Classification of Diseases version 11 should facilitate recognition of vascular-related brain damage by creating one category for all cerebrovascular disease presentations and thus accelerate identification of targets for dementia prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».