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Enregistrement W2774519858 · doi:10.2147/cia.s150859

A new data analysis approach for measuring longitudinal changes of metabolism in cognitively normal elderly adults

2017· article· en· W2774519858 sur OpenAlexfundno aff
Sepideh Shokouhi, William R. Riddle, Hakmook Kang

Notice bibliographique

RevueClinical Interventions in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationBioClinicaF. Hoffmann-La RocheVanderbilt UniversityUniversity of Southern CaliforniaBiogenNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésMedicineCognitive declineStandardized uptake valuePositron emission tomographyInternal medicineCognitionApolipoprotein EAlzheimer's diseaseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativePittsburgh compound BDementiaDiseaseGerontologyAudiologyNuclear medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Previously, we discussed several critical barriers in including [ 18 F]fluorodeoxyglucose positron emission tomography ([ 18 F]FDG-PET) imaging of preclinical Alzheimer’s disease (AD) subjects. These factors included the reference region selection and intensity normalization of PET images and the within- and across-subject variability of affected brain regions. In this study, we utilized a novel FDG-PET analysis, the regional FDG time correlation coefficient, rFTC, that can address and resolve these barriers and provide a more sensitive way of monitoring longitudinal changes in metabolism of cognitively normal elderly adults. The rFTC analysis captures the within-subject similarities between baseline and follow-up regional radiotracer distributions. Methods: The rFTC trajectories of 27 cognitively normal subjects were calculated to identify 1) trajectories of rFTC decline in individual cognitively normal subjects; 2) how these trajectories correlate with the subjects’ cognitive test scores, baseline cerebrospinal fluid (CSF) levels of amyloid beta (Aβ), and apolipoprotein E4 (APOE-E4) status; and 3) whether similar trajectories are observed in regional/composite standardized uptake value ratio (SUVR) values. Results: While some of the subjects maintained a stable rFTC trajectory, other subjects had declining and fluctuating rFTC values. We found that the rFTC decline was significantly higher in APOE-E4 carriers compared to noncarriers ( p =0.04). We also found a marginally significant association between rFTC decline and cognitive decline measured by Alzheimer’s Disease Assessment Scale – cognitive subscale (ADAS_cog) decline (0.05). In comparison to the rFTC trajectories, the composite region of interest (ROI) SUVR trajectories did not change in any of the subjects. No individual/composite ROI SUVR changes contributed significantly to explaining changes in ADAS_cog, conversion to mild cognitive impairment (MCI), or any general changes in clinical symptoms. Conclusion: The rFTC decline may serve as a new biomarker of early metabolic changes before the MCI stage. Keywords: positron emission tomography, FDG, reference tissue normalization, regional FDG time correlation, metabolism

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,383
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,129 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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