COMPARING A NEUROPATHOLOGICAL INDEX WITH TRADITIONAL PATHOLOGY IN PREDICTING ALZHEIMER’S DEMENTIA
Notice bibliographique
Résumé
Background: The hallmark neuropathological features of Alzheimer’s disease (AD) don’t correlate well with clinical dementia, suggesting cognitive impairment may be multifactorial in older adults with AD. We aimed to assess whether an index of diverse neuropathological features was more strongly associated with Alzheimer’s-type dementia than traditional AD neuropathological hallmarks. Methods: This was a cross-sectional analysis of data from the Rush Memory and Aging Project. We constructed a neuropathology index (NPI) using the deficit accumulation approach, as the mean of 10 variables coded between 0 (no pathology) and 1 (severe pathology): percentage of amyloidβ, neurofibrillary tangle density, presence of Lewy bodies, hippocampal sclerosis, cerebral infarcts, cerebral amyloid angiopathy, arteriolosclerosis, atherosclerosis, and TDP-43. A traditional pathology score included plaques (diffuse/neuritic) and tangles. A 41-item frailty index of clinical health data was also calculated for each individual. Cognitive status was determined as AD or no dementia by clinical consensus (all other forms of dementia were excluded). Results: The mean age of 645 included participants was 89.7 ± 6.2 years, 68% female. The NPI ranged from 0–0.87, mean 0.36 ± 0.16. In a logistic regression model controlling for age, sex, and frailty, both NPI and traditional pathology were significantly associated with dementia diagnosis (p<0.001). The NPI outperformed the traditional pathology measure in its ability to classify dementia status (C-statistic 0.80, 95% CI 0.77–0.85 vs. 0.74, 0.70–0.78). Conclusion: An NPI captures information over and above traditional hallmark pathological measures of AD and may help characterize the multifactorial etiologic pathway of dementia in AD.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».