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Enregistrement W2980707117 · doi:10.1016/j.jalz.2019.08.089

P4‐542: UTILITY OF SPEECH‐BASED DIGITAL BIOMARKERS FOR EVALUATING DISEASE PROGRESSION IN CLINICAL TRIALS OF ALZHEIMER'S DISEASE

2019· article· en· W2980707117 sur OpenAlexaff
William Simpson, Liam D. Kaufman, Mike Detke, Casey Lynch, Adam P. Butler, Steve Dominy

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaceboDiseaseBiomarkerCohortClinical trialMedicineRandomized controlled trialCognitionPsychologyAudiologyOncologyInternal medicinePathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent clinical trials in Alzheimer's disease have been overwhelmingly negative, spurring development of novel biomarkers which might capture changes in cognitive function with greater precision. Computational analysis of speech and language represent one such group of biomarkers(1,2). The objective of this study was to examine the utility of a speech-based digital biomarker for tracking disease progression and treatment response to investigational treatment COR388 in a group of patients with Alzheimer's disease. The study was a small, double-blind placebo-controlled Phase 1b trial (NCT03418688) of COR388 with a cohort of nine (9) individuals with Alzheimer's disease. Participants were randomized to receive COR388 or placebo in a 2:1 fashion, BID for 28 days. A tablet-based speech and language assessment was administered at Days 1, 15 and 28. Participants were asked to complete 2 picture description tasks and verbal responses were analyzed. Five aggregate markers, chosen for their previous association to AD(1,2), were computed: discourse, syntactic complexity, lexical complexity, information units and word finding difficulty (WFD). Previous analysis of single outcomes showed significant improvement in the quality of picture descriptions for COR388 patients relative to placebo (increase in unique object content units, p=0.016 and prepositions, p=0.0011). Positive trends, but no significant differences in MMSE scores were observed(3). For aggregate markers, mean baseline to endpoint comparisons showed statistically significant (p<0.05) improvements in syntactic complexity, lexical complexity and information units in those treated with COR388. No significant within-subject differences were observed for placebo. Baseline to endpoint COR388 information unit differences remained significant post Bonferroni correction (p=0.002). Between-group analysis of information unit change scores (Day 28 vs. Day 1) revealed a 10-point increase for COR388 vs. a 5-point change for placebo but this numerical difference was not significant (p=0.21). In this preliminary trial, patients treated with COR388 showed signs of significant improvement relative to placebo as measured by a speech-based, digital biomarker. No significant changes in MMSE were observed suggesting that digital biomarkers may represent sensitive tools for tracking changes in cognition in small trials. The study also highlights the potential therapeutic benefit of COR388, though additional studies of sufficient power are needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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