One-year Outcome of Shanghai Mild Cognitive Impairment Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: The purpose of this study is to identify the risk factors associated with the conversion from Mild Cognitive Impairment (MCI) to Alzheimer's Disease (AD) dementia for the early detection of AD. METHODS: The study comprised a prospective cohort study that included 400 MCI subjects with annual follow-ups for 3 years. RESULTS: During the first 12 months' follow-up, 42 subjects converted to Alzheimer's dementia (21 probable AD and 21 possible AD), two subjects converted to other types of dementia and 56 subjects lost follow. The factors associated with a greater risk of conversion from MCI to AD included gender, whole brain volume, and right hippocampal volume (rt. HV), as well as scores on the Revised Chinese version of the Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive subscale 13 (ADAS-Cog-C), Clock Drawing Test (CDT), Symbol Digit Modalities Test (SDMT), and Rey-Osterrieth Complex Figure Test (ROCFT). The risk classification of the combined ADAS-Cog-C and Alzheimer Cognitive Composite (ACC) score with the rt. HV and left Entorhinal Cortex Volume (lt. ECV) showed a conversion difference among the groups. CONCLUSION: Early detection of AD and potential selection for clinical trial design should utilize the rt. HV, as well as neuropsychological test scores, including those of the ADAS-Cog-C and ACC.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».