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Enregistrement W2896640884 · doi:10.1016/j.jalz.2018.06.383

P1‐375: UTILITY OF MRI IN THE ASSESSMENT OF AD/MCI: FINDINGS FROM THE ONTARIO NEURODEGENERATIVE DISEASE RESEARCH INITIATIVE (ONDRI) STUDY

2018· article· en· W2896640884 sur OpenAlexaffabout
Arunima Kapoor, Sean Symons, Robert Bartha, Christopher J.M. Scott, Sandra E. Black, Fuqiang Gao, Miracle Ozzoude, Michael Borrie, Paula McLaughlin, Donna Kwan, Jennifer Mandzia, Angela K. Troyer, Alisia Bonnick, Morris Freedman, Corinne E. Fischer, Andrew Frank, Dallas Seitz, Michael Wolf, Nicolaas Paul L.G. Verhoeff, Gary Naglie, William E. Reichman, Mario Masellis, Sara Mitchell, David F. Tang‐Wai, Maria Carmela Tartaglia, Sanjeev Kumar, Bruce G. Pollock, Tarek K. Rajji, Elizabeth Finger, Stephen Pasternak, Richard H. Swartz

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthParkwood InstituteÉlisabeth Bruyère HospitalBaycrest HospitalCancer Care OntarioWestern UniversityUniversity of TorontoRobarts Clinical TrialsOccupational Cancer Research CentreHealth Sciences CentreSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingAtrophyNeuroimagingDiseaseNeuropsychologyCognitive impairmentCognitionAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeCohortPathologyRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current diagnostic criteria for Alzheimer's disease (AD) or Mild Cognitive Impairment (MCI) specifically do not recommend magnetic resonance imaging (MRI) for the diagnostic workup since universally accepted quantitative biomarkers have not been established. MRI can serve an important role in the diagnosis of AD or MCI by identifying comorbid pathologies that may alter treatment or prognosis. We aimed to determine the frequency with which inclusion of clinical review of MRI results detects comorbid vascular and non-vascular pathologies that could impact clinical management or alter findings from clinical trials and whether those with and without incidental findings have different degrees of cognitive impairment or brain atrophy. Hypotheses: There will be >5% of people with potentially important comorbid findings detected on MRI and those with and without comorbid findings (vascular or non-vascular) will differ on measures of cognition, function or medial temporal / hippocampal atrophy. Study sample will include all Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative (ONDRI) screened/consented patients who met diagnostic criteria for AD and MCI and completed an MRI scan. Patients with incidental findings will be identified. The proportion of AD/MCI patients with incidental MRI findings will be established and differences in demographic, neuropsychological, functional and medial temporal/hippocampal brain volume measures between those with and without incidental findings will be examined. One hundred and forty-one patients met clinical criteria for the ONDRI AD/MCI cohort. Preliminary data analysis revealed at least 22 cases (16%) of incidental MRI findings, of which 15 cases (11%) were identified as exclusionary pathology from the AD/MCI cohort. Imaging exclusions included large vessel strokes, smaller strategic infarcts, tumors and prior undisclosed neurosurgeries. Further analysis will elucidate whether those with and without incidental findings have different degrees of cognitive impairment or brain atrophy. The current absence of an MRI requirement in the diagnostic criteria of AD/MCI limits detection of alternate or comorbid conditions that could influence management of AD/MCI as well as comorbid conditions. Diagnostic guidelines should consider endorsing qualitative MRI results in disease diagnosis and management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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