PET staging of amyloidosis using striatum
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Amyloid positron emission tomography (PET) data are commonly expressed as binary measures of cortical deposition. However, not all individuals with high cortical amyloid will experience rapid cognitive decline. Motivated by postmortem data, we evaluated a three-stage PET classification: low cortical; high cortical, low striatal; and high cortical, high striatal amyloid; hypothesizing this model could better reflect Alzheimer's dementia progression than a model based only on cortical measures. METHODS: We classified PET data from 1433 participants (646 normal, 574 mild cognitive impairment, and 213 AD), explored the successive involvement of cortex and striatum using 3-year follow-up PET data, and evaluated the associations between PET stages, hippocampal volumes, and cognition. RESULTS: Follow-up data indicated that PET detects amyloid first in cortex and then in striatum. Our three-category staging including striatum better predicted hippocampal volumes and subsequent cognition than a three-category staging including only cortical amyloid. DISCUSSION: PET can evaluate amyloid expansion from cortex to subcortex. Using striatal signal as a marker of advanced amyloidosis may increase predictive power in Alzheimer's dementia research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».