Toronto dementia research alliance (TDRA) dementia clinical‐research platform: An example of research embedded into clinical care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dementia is arguably the greatest looming global public health challenge facing today’s society and represents an international crisis as the number of affected persons will triple by 2050. Contributing to morbidity of dementia is the presence of combined pathologies, such as Alzheimer’s disease (AD), cerebrovascular disease (CVD) and Parkinson’s disease (PD). To address this challenge, the TDRA ‐ a collaboration of the University of Toronto’s Faculty of Medicine with four University‐affiliated tertiary memory clinics ‐ created an electronic platform for research studies embedded in clinical care through development of a unified approach for diagnosis and charting of the natural history of pure and mixed dementias, along with the impact of co‐occurring disorders. Method A detailed clinical intake form and cognitive testing (for mild‐to‐severe impairment) were created through a collaboration among behavioural neurologists, geriatricians and geriatric psychiatrists. These measures are captured electronically at point‐of‐care and, simultaneously, the deidentified information uploaded to a central research server (see Figure 1). Result After approximately 1 year since collecting information, 1182 new patients (622 women; 560 men) have been evaluated – 119 AD; 76 concussion; 20 CBS; 8 delirium; 2 MBI, 278 MCI, 42 mixed AD and CVD; 16 PSP; 1 MSA‐P, 16 PD, 17 PD‐MCI, 21 PDD; 32 DLB; 24 bvFTD; 7 lvPPA, 13 nfPPA; 12 svPPA, 136 with primary and/or co‐morbid psychiatric disease; 165 subjective cognitive impairment; 93 VCI; 18 normal cognition; and 18 dementia NYD. Each of these patients have some demographic and clinical details, such as comorbid psychiatric and/or medical disorders, and cognitive testing obtained for research. Conclusion The TDRA Dementia Clinical‐Research Platform is a practising example of research embedded into clinical care with over 1000 new patients with diverse diagnoses evaluated in 1 year and may represent the types of dementia seen in Toronto and surrounding areas. A letter, based on the clinical intake form, is being programmed to send back to the referring physician and will enhance clinical care, along with scores and graphic display of the cognitive testing results.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».