Perspective on Neurobiological and Clinical Early Indicators of Mild Cognitive Decline and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for early diagnosis, monitoring and treatment of Alzheimer’s Disease (AD) and Mild Cognitive Impairment (MCI). Traditional assessments of cognitive decline have been found to lack sensitivity and accuracy in differentiating varying stages of Dementia and cognitive decline as well as being time consuming in their administration. Key components of cognition namely memory and executive function have been identified as most predicative of AD status. Brief cognitive screening tools such as the Montreal Cognitive Assessment have been recommended both as a primary clinical and research assessment offering more sensitivity in differentiating AD and MCI. However, overlapping clinical features and impairments in cognitive processing suggest a need for biological risk factors. Neurobiological indicators of cognitive deterioration have been identified implicating measures of cerebrospinal fluid and temporal lobe atrophy as potential biomarkers of early clinical phases of AD and predictors of cognitive decline. Evidence shows the utility of automated classification methods in processing and analysing multivariate neuroimaging data which improves our accuracy for the prediction of conversion of MCI to AD. In this review, we discuss the clinical usefulness of such approaches and the need for Big Data and multi-site studies in improving our understanding of AD neuropathology and confirming pathophysiological mechanisms that can reliably be used to differentiate MCI and AD and predict disease progression and cognitive decline.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».