Predicting progression and cognitive decline in amyloid-positive patients with Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In Alzheimer’s disease, amyloid-β(Aβ) peptides aggregate in the lowering CSF amyloid levels - a key pathological hallmark of the disease. However, lowered CSF amyloid levels may also be present in cognitively unimpaired elderly individuals. Therefore, it is of great value to explain the variance in disease progression among patients with Aβpathology. Methods A cohort ofn=2293 participants, of whomn=749 were Aβpositive, was selected from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database to study heterogeneity in disease progression for individuals with Aβpathology. The analysis used baseline clinical variables including demographics, genetic markers, and neuropsychological data to predict how the cognitive ability and AD diagnosis of subjects progressed using statistical models and machine learning. Due to the relatively low prevalence of Aβpathology, models fit only to Aβ-positive subjects were compared to models fit to an extended cohort including subjects without established Aβpathology, adjusting for covariate differences between the cohorts. Results Aβpathology status was determined based on the Aβ42/Aβ40ratio. The best predictive model of change in cognitive test scores for Aβ-positive subjects at the 2-year follow-up achieved anR2score of 0.388 while the best model predicting adverse changes in diagnosis achieved a weightedF1score of 0.791. Aβ-positive subjects declined faster on average than those without Aβpathology, but the specific level of CSF Aβwas not predictive of progression rate. When predicting cognitive score change 4 years after baseline, the best model achieved anR2score of 0.325 and it was found that fitting models to the extended cohort improved performance. Moreover, using all clinical variables outperformed the best model based only on a suite of cognitive test scores which achieved anR2score of 0.228. Conclusion Our analysis shows that CSF levels of Aβare not strong predictors of the rate of cognitive decline in Aβ-positive subjects when adjusting for other variables. Baseline assessments of cognitive function accounts for the majority of variance explained in the prediction of 2-year decline but is insufficient for achieving optimal results in longer-term predictions. Predicting changes both in cognitive test scores and in diagnosis provides multiple perspectives of the progression of potential AD subjects.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».