Defining SNAP by cross-sectional and longitudinal definitions of neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Suspected non-Alzheimer's pathophysiology (SNAP) is a biomarker driven designation that represents a heterogeneous group in terms of etiology and prognosis. SNAP has only been identified by cross-sectional neurodegeneration measures, whereas longitudinal measures might better reflect "active" neurodegeneration and might be more tightly linked to prognosis. We compare neurodegeneration defined by cross-sectional 'hippocampal volume' only (SNAP/L-) versus both cross-sectional and longitudinal 'hippocampal atrophy rate' (SNAP/L+) and investigate how these definitions impact prevalence and the clinical and biomarker profile of SNAP in Mild Cognitive Impairment (MCI). Methods: 276 MCI patients from ADNI-GO/2 were designated amyloid "positive" (A+) or "negative" (A-) based on their florbetapir scan and neurodegeneration 'positive' or 'negative' based on cross-sectional hippocampal volume and longitudinal hippocampal atrophy rate. Results: 74.1% of all SNAP participants defined by the cross-sectional definition of neurodegeneration also met the longitudinal definition of neurodegeneration, whereas 25.9% did not. SNAP/L+ displayed larger white matter hyperintensity volume, a higher conversion rate to dementia over 5 years and a steeper decline on cognitive tasks compared to SNAP/L- and the A- CN group. SNAP/L- had more abnormal values on neuroimaging markers and worse performance on cognitive tasks than the A- CN group, but did not show a difference in dementia conversion rate or longitudinal cognition. Discussion: Using a longitudinal definition of neurodegeneration in addition to a cross-sectional one identifies SNAP participants with significant cognitive decline and a worse clinical prognosis for which cerebrovascular disease may be an important driver.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».