Latent class analysis identifies functional decline with Amsterdam IADL in preclinical Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Trials in Alzheimer's disease (AD) now include participants at the earliest stages to prevent further decline. However, the lack of tools sensitive to subtle functional changes in early‐stage AD hinders the development of new therapies as it is difficult to prove their clinical relevance. Methods We assessed functional changes over three years in 289 elderly memory complainers from the Investigation of Alzheimer's Predictors in subjective memory complainers cohort using the Amsterdam Instrumental‐Activities‐of‐Daily‐Living questionnaire (A‐IADL‐Q). Results No overall functional decline related to AD imaging markers was evidenced. However, five distinct classes of A‐IADL‐Q trajectories were identified. The largest class (212 [73.4%]) had stable A‐IADL‐Q scores over 3 years. A second group (23 [8.0%]) showed a persistent functional decline, higher amyloid load ( P = .0005), and lower education ( P = .0392). Discussion The A‐IADL‐Q identified a subtle functional decline in asymptomatic at‐risk AD individuals. This could have important implications in the field of early intervention in AD.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».