Predictive Value of <sup>18</sup>F-Florbetapir and <sup>18</sup>F-FDG PET for Conversion from Mild Cognitive Impairment to Alzheimer Dementia
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the predictive values of amyloid PET, <sup>18</sup>F-FDG PET, and nonimaging predictors (alone and in combination) for development of Alzheimer dementia (AD) in a large population of patients with mild cognitive impairment (MCI). <b>Methods:</b> The study included 319 patients with MCI from the Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative database. In a derivation dataset (<i>n</i> = 159), the following Cox proportional-hazards models were constructed, each adjusted for age and sex: amyloid PET using <sup>18</sup>F-florbetapir (pattern expression score of an amyloid-β AD conversion–related pattern, constructed by principle-components analysis); <sup>18</sup>F-FDG PET (pattern expression score of a previously defined <sup>18</sup>F-FDG–based AD conversion–related pattern, constructed by principle-components analysis); nonimaging (functional activities questionnaire, apolipoprotein E, and mini-mental state examination score); <sup>18</sup>F-FDG PET + amyloid PET; amyloid PET + nonimaging; <sup>18</sup>F-FDG PET + nonimaging; and amyloid PET + <sup>18</sup>F-FDG PET + nonimaging. In a second step, the results of Cox regressions were applied to a validation dataset (<i>n</i> = 160) to stratify subjects according to the predicted conversion risk. <b>Results:</b> On the basis of the independent validation dataset, the <sup>18</sup>F-FDG PET model yielded a significantly higher predictive value than the amyloid PET model. However, both were inferior to the nonimaging model and were significantly improved by the addition of nonimaging variables. The best prediction accuracy was reached by combining <sup>18</sup>F-FDG PET, amyloid PET, and nonimaging variables. The combined model yielded 5-y free-of-conversion rates of 100%, 64%, and 24% for the low-, medium- and high-risk groups, respectively. <b>Conclusion:</b><sup>18</sup>F-FDG PET, amyloid PET, and nonimaging variables represent complementary predictors of conversion from MCI to AD. Especially in combination, they enable an accurate stratification of patients according to their conversion risks, which is of great interest for patient care and clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».