Prognostic value of 8F-Florbetapir scan: a 36-month follow up analysis using ADNI data
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) provides an opportunity to investigate the relationship between β-Amyloid neuropathology and patients’ long-term cognitive function change. We examined baseline 18F-florbetapir PET amyloid imaging status and 36-months’ change from baseline in cognitive performance in subjects with mild cognitive impairment (MCI). Method: The study included all ADNI subjects who underwent PET-imaging with 18F-florbetapir and had a clinical diagnosis of MCI at the visit closest to florbetapir imaging. β-Amyloid deposition was measured by florbetapir standard uptake value ratio (SUVR), and dichotomized as Aβ+(SUVR>1.1) or Aβ–(SUVR≤1.1). Cognitive scores, including ADAS11, MMSE and CDR sum of boxes (CDR-SB), were evaluated for up to 36 months. Results: Of 478 MCI-subjects who had at least one florbetapir scan, 153 had a cognitive evaluation at 36-month follow-up. Of those, 79 were Aβ– and 74 Aβ+. At 36-months, the Aβ+ vs. Aβ– group scores changed from baseline (LS means 4.03 vs. 0.26 for ADAS11; -2.61 vs.-0.40 for MMSE; 1.53 vs. -0.11 for CDR-SB [p< 0.0001 all comparisons]). Generalised estimating equation analysis on clinically significant cognitive change showed a marginal Odds Ratio=2.18 (95% CI: 1.47–3.21) for Aβ+ vs. Aβ– groups. Conclusion: MCI subjects with higher β-Amyloid deposition had greater deterioration in cognitive function over 36 months while subjects with no β-Amyloid accumulation tended to be stable.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».