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Enregistrement W3047269296 · doi:10.1002/dad2.12098

FLAME: A computerized neuropsychological composite for trials in early dementia

2020· article· en· W3047269296 sur OpenAlexaff
Helen Brooker, Gareth Williams, Adam Hampshire, Anne Corbett, Dag Aarsland, Jeffrey L. Cummings, José Luís Molinuevo, Alireza Atri, Zahinoor Ismail, Byron Creese, Tormod Fladby, Charlotte Thim-Hansen, Keith Wesnes, Clive Ballard

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Diagnosis Assessment & Disease Monitoring · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDementiaNeuropsychologyPsychiatryPsychologyLibrary scienceMedicineGerontologyCognitionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Sensitive neuropsychological tests are needed to improve power for clinical trials in early Alzheimer's disease (AD). METHODS: To develop a neuropsychological composite (FLAME - Factors of Longitudinal Attention, Memory and Executive Function), we assessed, 10,714 participants over the age of 50 from PROTECT with validated computerized assessments for 2 years. A factorial analysis was completed to identify the key cognitive factors in all participants, and further analyses examined sensitivity to change in people with stage 2/3 early Alzheimer's disease (AD) according to the US Food and Drug Administration (FDA) framework. RESULTS: The FLAME composite score (speed of attention, accuracy of attention, memory, and executive function) distinguished between normal cognition and stage 2/3 early AD at baseline, and was sensitive to cognitive and global/functional decline over 2 years, with the potential to improve power for clinical trials. DISCUSSION: FLAME is sensitive to change, providing a straightforward approach to reduce sample size for RCTs in early AD. CONCLUSION: FLAME is a useful computerized neuropsychology composite with utility for clinical trials focusing on cognition.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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