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Enregistrement W2534896374 · doi:10.1016/j.jalz.2016.06.1357

P2‐190: Diagnostic Disagreement among Major Consensus Criteria for Alzheimer's Disease when Compared to the Nincds‐Adrd

2016· article· en· W2534896374 sur OpenAlexaff
Benjamin Lam, Alexandra Kim, Kie Honjo, Isabel Lam, Alex Kiss, Morris Freedman, Donald T. Stuss, Sandra E. Black, Mario Masellis

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensBaycrest HospitalToronto Dementia Research AllianceUniversity of TorontoSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaDiseasePsychologyMedicineGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major consensus criteria currently in use include: (1) National Institute on Aging-Alzhiemer’s Association (NIA-AA), (2) International Working Group (IWG), (3) International Classification of Diseases (ICD-10), and (4) Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). The National Institute of Neurological and Communicative Disorders – Alzheimer’s Disease and Related Disorders Association (NINCDS-ADRDA) criterion remains an important comparator standard given its role in AD research prior to the advent of the newer, biomarker-driven criteria. A preliminary study of participants from the Sunnybrook Dementia Study (SDS; ClinicalTrials.gov NCT01800214) demonstrated notable discordance between criteria, in particular between the subtype and co-pathology permissive NIA-AA, and the prototypic and biomarker-requiring IWG. This study examines diagnostic agreement between these new criteria and the NINCDS-ADRDA “bronze standard”. A convenience sample of 155 participants from the SDS who met NINCDS-ADRDA criteria for probable or possible AD was reviewed retrospectively. Data included clinical history, function (Alzheimer’s Disease Functional Assessment of Change Scale), cognitive screening (MMSE and Behavioural Neurology Assessment), cognitive testing (Dementia Rating Scale), MRI, and single photo emission computed tomography (SPECT). SPECT was used in place of FDG-PET when applying the NIA-AA and IWG criteria. Diagnostic re-classification by new criteria is show in Table 1 and Table 2. Comparing across broad diagnostic categories (AD vs. not AD), agreement with the NINCDS-ADRDA was best for the NIA-AA (94%) and DSM-5 (96%), and poor for the IWG-1 (54%) and ICD-10 (55%). Agreement with the NINCDS-ADRDA probable AD subgroup was better for the IWG (76%) and ICD-10 (71%), and much worse for the possible AD subgroup – IWG (13%) and ICD-10 (27%). Individuals diagnosed with AD by the NINCDS-ADRDA will generally still be diagnosed with AD by the NIA-AA and DMS-5. However, a significant portion will not, using the IWG or ICD-10, especially among those previously diagnosed with only possible disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,135 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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