AMYPAD Diagnostic and Patient Management Study: Rationale and design
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Reimbursement of amyloid-positron emission tomography (PET) is lagging due to the lack of definitive evidence on its clinical utility and cost-effectiveness. The Amyloid Imaging to Prevent Alzheimer's Disease-Diagnostic and Patient Management Study (AMYPAD-DPMS) is designed to fill this gap. METHODS: AMYPAD-DPMS is a phase 4, multicenter, prospective, randomized controlled study. Nine hundred patients with subjective cognitive decline plus, mild cognitive impairment, and dementia possibly due to Alzheimer's disease will be randomized to ARM1, amyloid-PET performed early in the diagnostic workup; ARM2, amyloid-PET performed after 8 months; and ARM3, amyloid-PET performed whenever the physician chooses to do so. ENDPOINTS: The primary endpoint is the difference between ARM1 and ARM2 in the proportion of patients receiving a very-high-confidence etiologic diagnosis after 3 months. Secondary endpoints address diagnosis and diagnostic confidence, diagnostic/therapeutic management, health economics and patient-related outcomes, and methods for image quantitation. EXPECTED IMPACTS: AMYPAD-DPMS will supply physicians and health care payers with real-world data to plan management decisions.
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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 | 0,063 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».