P3‐359: ASSESSMENT OF WHOLE‐BRAIN STRUCTURAL CHANGES USING THE BRAIN ATROPHY AND LESION INDEX: A VALIDATION ACROSS MULTIPLE INDEPENDENT DATASETS
Notice bibliographique
Résumé
The brain is a complex and interconnected system; multiple neurodegenerative changes can cumulate to contribute to cognitive decline. The MRI based Brain Atrophy and Lesion Index (BALI) has been created to evaluate structural changes of the whole brain by summarizing deficits in several categories. So far, BALI has been applied to thousands of subjects from multiple independent datasets from around the world. In the present study, we examined the consistency of the BALI assessment in differentiating subjects with Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, and normal cognition, and the associations of BALI with age and cognition. Data were obtained from studies published between 2010 and 2017, which involved large-scale open-access multi-centre datasets (n=2790), as well as several local datasets (n=310). Evaluation of the MR images followed the standard BALI assessment schema and carried out by multiple raters trained on the method. Results from the studies were compared and then pooled. Differences in the mean BALI scores across diagnoses were investigated using the Wallis-Kruskal Chi2 test and Cohen effect size. Inter-rater agreement rate was consistently high, ranging from 0.81 to 0.91. In all datasets, there was a difference in the BALI total score and sub-categorical scores between diagnostic groups (e.g. total BALI, Chi2>24.0, p<0.001) with variations between studies. Analyses combining the samples suggested a medium to large effect size depending on diagnosis. The associations between the total BALI score and age (p<0.0001) and various measures of cognition (p<0.01) were also consistent. The BALI was applied to a series of datasets for assessment of whole-brain structural changes in ageing-dementia, showing as both robust and generalizable. The method allows us to investigate the impact of aging on brain structural health, and assess how this affects cognitive decline and dementia. Variations in BALI assessment between different studies can be explained by differences in the study samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».