Voxel‐based specific regional analysis system for Alzheimer’s disease utility as a screening tool for unrecognized cognitive dysfunction of elderly patients in diabetes outpatient clinics: Multicenter retrospective exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/INTRODUCTION: An efficient screening strategy for identification of cognitive dysfunction remains a clinical issue in the management of elderly adults with diabetes. A magnetic resonance imaging voxel-based specific regional analysis system for Alzheimer's disease (VSRAD) has been developed as an automated brain morphometry system that includes the hippocampus. We carried out a multicenter retrospective study to evaluate the utility of VSRAD for screening cognitive dysfunction in diabetes outpatient clinics. MATERIALS AND METHODS: We enrolled patients with diabetes aged >65 years who underwent brain magnetic resonance imaging scans for the purpose of a medical checkup between November 2018 and May 2019. Patients who were already suspected or diagnosed with mild cognitive impairment and/or dementia as well as those with a history of cerebrovascular disease were excluded. RESULTS: A total of 67 patients were enrolled. Five patients were diagnosed with mild cognitive impairment or dementia (clinical cognitive dysfunction). Patients with clinical cognitive dysfunction showed a significantly higher z-score in VSRAD analysis (2.57 ± 0.47 vs 1.15 ± 0.55, P < 0.01). The sensitivities and specificities for diagnosis of clinical cognitive dysfunction were 80 and 48% for the Mini-Mental State Examination, 100 and 89% for the z-score, and 100 and 90% for the combination of the Mini-Mental State Examination score and z-score, respectively. CONCLUSIONS: VSRAD analysis can distinguish patients with clinical cognitive dysfunction in the elderly with diabetes, and also shows reasonable sensitivity and specificity compared with the Mini-Mental State Examination alone. Thus, VSRAD analysis can be useful for early identification of clinical cognitive dysfunction in the elderly with diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».