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Enregistrement W3112739999 · doi:10.1002/alz.040100

Evaluation of what matters most in existing clinical outcomes assessments in Alzheimer's disease

2020· article· en· W3112739999 sur OpenAlexaff
Ann Hartry, Heather L. Menne, Samantha L. Wronski, Russ Paulsen, Leigh F. Callahan, Michele Potashman, Daniel Lee, Glen Wunderlich, Deborah Hoffman, Dan Wieberg, Ian N. Kremer, Brett Hauber, Dana DiBenedetti

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical Dementia RatingDementiaDiseaseClinical trialRating scaleAlzheimer's diseaseMedicineGerontologyPsychologyCognitionClinical psychologyPsychiatryInternal medicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Alzheimer's Disease Patient and Caregiver Engagement (AD PACE) Initiative works to identify and measure treatment‐related needs, preferences, and priorities of individuals with or at risk for Alzheimer’s disease (AD) and care partners across the continuum of AD. First, the What Matters Most (WMM) study assessed needs, preferences and priorities of individuals in these populations. The next work will compare the WMM results to concepts in existing clinical outcome assessments (COAs) used in AD trials. This study identifies the most commonly used measures in AD research throughout the disease continuum. Method Targeted literature and ClinicalTrials.gov searches identified COAs used in AD populations. Studies included pharmacological intervention or registry studies with individuals with preclinical or prodromal AD, mild cognitive impairment (MCI), mild, moderate, or severe AD, or caregivers of these individuals, and at least one type of COA. Results Over 900 records were retrieved. Records from the literature and Clinicaltrials.gov searches were combined and coded, yielding a total of 109 records for final review. Performance measures were the most common type of COA identified. COAs were most frequently used in MCI, and mild and moderate AD populations; COAs were used less often among prodromal/preclinical and severe AD populations. The six most frequently reported COAs identified were ADAS‐Cog, Mini‐Mental State Examination (MMSE), Neuropsychiatric Inventory (NPI), Alzheimer's Disease Cooperative Study ‐ Activities of Daily living Inventory (ADCS‐ADL), Clinical Dementia Rating Scale (CDR), and Alzheimer's Disease Cooperative Study ‐ Clinical Global Impression of Change (ADCS‐CGIC). Conclusion Performance measures (e.g., MMSE & CDR) were the most common type of COA identified, followed by clinician‐reported and observational measures. Only three COAs were used in all 5 AD populations: MMSE, ADCS‐ADL, NPI. Very few patient‐reported measures were identified; the most frequently being the EQ5D ( used in 4/5 AD populations). The most commonly used clinician‐reported measures included the NPI, ADCS‐CGIC, and Columbia Suicide Severity Rating Scale (C‐SSRS). The next phase of this work will assess the extent to which these existing measures capture the concepts that are most important to individuals with or at risk for AD and their care partners as identified in the WMM study.

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)0,280
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,529
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2800,529
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0200,028
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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