Early versus late MCI: Improved MCI staging using a neuropsychological approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) separates "early" and "late" mild cognitive impairment (MCI) based on a single memory test. We compared ADNI's MCI classifications to our neuropsychological approach, which more broadly assesses cognitive abilities. METHODS: Three hundred thirty-six ADNI-2 participants were classified as "early" or "late" MCI. Cluster analysis was performed on neuropsychological test data, and participants were reclassified based on cluster results. These two staging approaches were compared on progression rates, cerebrospinal fluid biomarkers, and cortical thickness profiles. RESULTS: There was little correspondence between the two staging methods. ADNI's early MCI group included a large proportion of false-positive diagnostic errors. The reclassified neuropsychological MCI groups showed steeper survival curves and more abnormal biomarkers. CONCLUSIONS: Our novel neuropsychological approach improved the staging of MCI by (1) capturing individuals at an early symptomatic stage, (2) minimizing false-positive cases, and (3) identifying a late MCI group further along the disease trajectory.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».