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Enregistrement W2965823844 · doi:10.1016/j.trci.2019.06.004

Identification of prognostic factors to predict cognitive decline of patients with early Alzheimer's disease in the Japanese Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative study

2019· article· en· W2965823844 sur OpenAlexfundno aff
Takuya Yagi, Michio Kanekiyo, Jun‐ichi Ito, Ryoko Ihara, Kazushi Suzuki, Atsushi Iwata, Takeshi Iwatsubo, Ken Aoshima

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SServierEisaiAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeGE HealthcareAlzheimer's AssociationFujirebio USPfizerBioClinicaBiogenEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseNovartis Pharmaceuticals CorporationBristol-Myers SquibbRocheMerckAlzheimer's Drug Discovery FoundationTakeda Pharmaceutical CompanyAbbVieNational Institute on Aging
Mots-clésClinical Dementia RatingInternal medicinePopulationDementiaNeuroimagingPsychologyNeuropsychologyCohortCognitive declineOncologyMini–Mental State ExaminationAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMedicineDiseasePsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The objective of this study was to determine the factors including neuropsychological test performances and cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers which can predict disease progression of early Alzheimer's disease (AD) in a Japanese population. METHODS: The group classification on early AD population in both Japanese Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (J-ADNI) and North American ADNI (NA-ADNI) was performed using the inclusion criteria including brain amyloid positivity on positron emission tomography or CSF. Participants with early AD from each cohort were stratified into two groups based on a cutoff 1.0 of Clinical Dementia Rating Scale Sum of Boxes (CDR-SB) change at month 24 (m24): participants in "progress group" have CDR-SB change ≥ 1.0 and participants in "stable group" have CDR-SB change < 1.0. Then, we performed identification of prognostic factors from baseline items including neuropsychological scores (Assessment Scale-Cognitive Subscale[ADAS-cog 13], Mini-Mental State Examination (MMSE), CDR, FAQ, and Geriatric Depression Scale ), CSF markers (t-tau, p-tau, and beta-amyloid 1-42), vital signs (body weight, pulse rate, etc.,), by using two statistical approaches, Welch's t-test and simple linear regression by ordinary least squares. Comparisons between participants with J-ADNI and participants with NA-ADNI were also performed. RESULTS: Trends of CDR-SB changes were very similar between J-ADNI and NA-ADNI early AD population enrolled in this study. Baseline levels of CSF t-tau, p-tau, Mini-Mental State Examination, FAQ, and ADAS-cog13 were identified as prognostic factors in both J-ADNI and NA-ADNI. Based on a detailed subscale analysis on ADAS-cog13, four subscales (Q1: word recall, Q3: construction, Q4: delayed word recall, and Q8: word recognition) were identified as prognostic factors in both J-ADNI and NA-ADNI. DISCUSSION: Characterizing population with early AD can provide benefits for promoting efficiency in conducting AD clinical trials for disease-modifying treatments. Thus, implementing these prognostic factors into clinical trials may be potentially a good method to enrich participants with early AD who are suitable for evaluating treatment effects.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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