Comparison of clinical and neuropathological diagnoses of neurodegenerative diseases in two centres from the Brains for Dementia Research (BDR) cohort
Notice bibliographique
Résumé
Early detection and accurate diagnosis of neurodegenerative disorders may provide better epidemiological data, closer monitoring of disease progression and enable more specialised intervention. We analysed the clinical records and pathology of brain donations from 180 patients from two Brains for Dementia Research cohorts to determine the agreement between in-life clinical diagnosis and post-mortem pathological results. Clinical diagnosis was extracted from medical records and cases assigned into broad clinical groups; control, Alzheimer's disease (AD), vascular dementia (CVD), dementia with Lewy bodies (DLB), frontotemporal dementia (FTD) and combined diseases. Pathology was assessed blindly, and cases categorised into; control, intermediate AD, severe AD, CVD, AD and CVD combined, DLB, AD and DLB combined and frontotemporal lobar degeneration (FTLD), according to the major contributing pathologies. In more than a third of cases clinical diagnosis was different from final neuropathological diagnosis. The majority of AD, DLB and control clinical groups matched the pathological diagnosis; however, thirty-five percent of clinical AD cases showed additional prominent CVD or DLB pathology which had not been diagnosed clinically and twenty-five percent of clinical control cases were found to have intermediate Tau pathology (modified Braak stage III-IV) or CVD. CVD and AD + CVD clinical groups showed an average of only thirty-two percent pathological correlation, the majority actually having no CVD, and fifty-three percent of pathologically identified FTLD cases had been incorrectly clinically diagnosed. Our results underlie the importance of neuropathological confirmation of clinical diagnosis. The relatively low accuracy of clinical diagnosis demonstrates the need for standardised and validated diagnostic assessment procedures.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».