Using subjective cognitive decline to identify high global amyloid in community‐based samples: A cross‐cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction We aimed to examine the contribution of subjective cognitive decline (SCD) to reduce the number of β‐amyloid (Aβ) positron emission tomography scans required for recruiting Aβ+ clinically normal individuals in clinical trials. Methods Three independent cohorts (890 clinically normal: 72 yrs ± 6.7; Female: 43.4%; SCD+: 24%; apolipoprotein E [APOE] ε4+: 28.5%; Aβ+: 32%) were used. SCD was dichotomized from one question. Using logistic regression, we classified Aβ+ using the SCD dichotomy, APOEε4, sex, and age. Results SCD increased odds of Aβ+ by 1.58 relative to non‐SCD. Female APOEε4 carriers with SCD exhibited higher odds of Aβ+ (OR = 3.34), whereas male carriers with SCD showed a weaker, opposing effect (OR = 0.37). SCD endorsement reduces the number of Aβ positron emission tomography scans to recruit Aβ+ individuals by 13% and by 9% if APOEε4 status is known. Conclusion SCD helps to classify those with high Aβ, even beyond the substantial effect of APOE genotype. Collecting SCD is a feasible method for targeting recruitment for those likely on the AD trajectory.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».