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Enregistrement W3014472732 · doi:10.1186/s13643-020-01332-7

Neuroimaging and analytical methods for studying the pathways from mild cognitive impairment to Alzheimer’s disease: protocol for a rapid systematic review

2020· article· en· W3014472732 sur OpenAlexafffund
Maryam Ahmadzadeh, Gregory J. Christie, Theodore D. Cosco, Sylvain Moreno

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityFraser Health
Organismes subventionnairesSFU Community Trust Endowment FundSimon Fraser UniversityAGE-WELL
Mots-clésDementiaNeuroimagingMedicineFrontotemporal dementiaDiseaseModalitiesCognitive declineCognitionObservational studyAlzheimer's diseasePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder commonly associated with deficits of cognition and changes in behavior. Mild cognitive impairment (MCI) is the prodromal stage of AD that is defined by slight cognitive decline. Not all with MCI progress to AD dementia. Thus, the accurate prediction of progression to Alzheimer's, particularly in the stage of MCI could potentially offer developing treatments to delay or prevent the transition process. The objective of the present study is to investigate the most recent neuroimaging procedures in the domain of prediction of transition from MCI to AD dementia for clinical applications and to systematically discuss the machine learning techniques used for the prediction of MCI conversion. METHODS: Electronic databases including PubMed, SCOPUS, and Web of Science will be searched from January 1, 2017, to the date of search commencement to provide a rapid review of the most recent studies that have investigated the prediction of conversion from MCI to Alzheimer's using neuroimaging modalities in randomized trial or observational studies. Two reviewers will screen full texts of included papers using predefined eligibility criteria. Studies will be included if addressed research on AD dementia and MCI, explained the results in a way that would be able to report the performance measures such as the accuracy, sensitivity, and specificity. Only studies addressed Alzheimer's type of dementia and its early-stage MCI using neuroimaging modalities will be included. We will exclude other forms of dementia such as vascular dementia, frontotemporal dementia, and Parkinson's disease. The risk of bias in individual studies will be appraised using an appropriate tool. If feasible, we will conduct a random effects meta-analysis. Sensitivity analyses will be conducted to explore the potential sources of heterogeneity. DISCUSSION: The information gathered in our study will establish the extent of the evidence underlying the prediction of conversion to AD dementia from its early stage and will provide a rigorous and updated synthesis of neuroimaging modalities allied with the data analysis techniques used to measure the brain changes during the conversion process. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO,CRD42019133402.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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