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Enregistrement W2940611233 · doi:10.1016/j.dadm.2019.02.007

The Meta VCI Map consortium for meta‐analyses on strategic lesion locations for vascular cognitive impairment using lesion‐symptom mapping: Design and multicenter pilot study

2019· article· en· W2940611233 sur OpenAlexfundno aff
Nick A. Weaver, Lei Zhao, J. Matthijs Biesbroek, Hugo J. Kuijf, Hugo P. Aben, Hee‐Joon Bae, Miguel Ángel Araque Caballero, Francesca M. Chappell, Christopher Chen, Martin Dichgans, Marco Duering, Marios K. Georgakis, Ruben S. van der Giessen, Bibek Gyanwali, Olivia KL Hamilton, Saima Hilal, Elise M. vom Hofe, Paul L.M. de Kort, Peter J. Koudstaal, Bonnie Lam, Jae‐Sung Lim, Stephen Makin, Vincent Mok, Lin Shi, Maria C. Valdés Hernández, Narayanaswamy Venketasubramanian, Joanna M. Wardlaw, Frank A. Wollenweber, Adrian Wong, Xin Xu, Charles DeCarli, Elaine Fletcher, Pauline Maillard, Josephine L. Barnes, Carole H. Sudre, Jonathan M. Schott, M. Arfan Ikram, Janne M. Papma, Rebecca M. E. Steketee, Meike W. Vernooij, Régis Bordet, Renaud Lopes, Cheng‐Wei Huang, Richard Frayne, Cheryl R. McCreary, Eric E. Smith, Walter H. Backes, Sebastian Köhler, Robert J. van Oostenbrugge, Julie Staals, Frans Verhey, Jack C. Y. Cheng, Raj N. Kalaria, David J. Werring, Jung‐Lung Hsu, Kuo‐Lun Huang, Jeroen van der Grond, J. Wouter Jukema, Roos C. van der Mast, Tanja C.W. Nijboer, K.‐H. Yu, R. Schmidt, Lukas Pirpamer, Bradley J. MacIntosh, Andrew D. Robertson, F.‐E. de Leeuw, Anil M. Tuladhar, Nimisha Chaturvedi, Therese Tillin, Henry Brodaty, Perminder S. Sachdev, Frederik Barkhof, Wiesje M. van der Flier, L. Jaap Kappelle, Geert Jan Biessels

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Diagnosis Assessment & Disease Monitoring · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeKaohsiung Chang Gung Memorial HospitalEngineering and Physical Sciences Research CouncilLeids Universitair Medisch CentrumMedical Research CouncilUniversity of California, DavisMedizinische Universität GrazFood and Health BureauKarl-Franzens-Universität GrazMaastricht Universitair Medisch CentrumStichting CoolsingelHallym UniversityUniversitair Medisch Centrum UtrechtZonMwUniversity of EdinburghNational Key Research and Development Program of ChinaUniversiteit LeidenTaipei Medical UniversityNewcastle UniversityNational Institute on AgingChang Gung Medical FoundationMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonUniversity of TorontoWellcome TrustUniversity College LondonKing's College LondonUniversité de LilleSunnybrook Research InstituteMrs Gladys Row Fogo Charitable Trust
Mots-clésHyperintensityLesionCognitionMedicineStroke (engine)PopulationClinical trialMagnetic resonance imagingRadiologyPsychologyInternal medicinePathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Meta VCI Map consortium performs meta-analyses on strategic lesion locations for vascular cognitive impairment using lesion-symptom mapping. Integration of data from different cohorts will increase sample sizes, to improve brain lesion coverage and support comprehensive lesion-symptom mapping studies. METHODS: Cohorts with available imaging on white matter hyperintensities or infarcts and cognitive testing were invited. We performed a pilot study to test the feasibility of multicenter data processing and analysis and determine the benefits to lesion coverage. RESULTS: Forty-seven groups have joined Meta VCI Map (stroke n = 7800 patients; memory clinic n = 4900; population-based n = 14,400). The pilot study (six ischemic stroke cohorts, n = 878) demonstrated feasibility of multicenter data integration (computed tomography/magnetic resonance imaging) and achieved marked improvement of lesion coverage. DISCUSSION: Meta VCI Map will provide new insights into the relevance of vascular lesion location for cognitive dysfunction. After the successful pilot study, further projects are being prepared. Other investigators are welcome to join.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,118 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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