Hippocampo-Horn Percentage and Parietal Atrophy Score for Easy Visual Assessment of Brain Atrophy on Magnetic Resonance Imaging in Early- and Late-Onset Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetic resonance imaging (MRI) visual scales of brain atrophy are important for differential diagnosis of dementias in routine clinical practice. Atrophy patterns in early- and late-onset Alzheimer's disease (AD) can be different according to some studies. OBJECTIVE: Our goal was to assess brain atrophy patterns in early- and late-onset AD using our recently developed simple MRI visual scales and evaluate their reliability. METHODS: We used Hippocampo-horn percentage (Hip-hop) and Parietal Atrophy Score (PAS) to compare mediotemporal and parietal atrophy on brain MRI among 4 groups: 26 patients with early-onset AD, 21 younger cognitively normal persons, 32 patients with late-onset AD, and 36 older cognitively normal persons. Two raters scored all brain MRI to assess reliability of the Hip-hop and PAS. Brain MRIs were obtained from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. RESULTS: The patients with early-onset AD had significantly more pronounced mediotemporal and also parietal atrophy bilaterally compared to the controls (both p < 0.01). The patients with late-onset AD had significantly more pronounced only mediotemporal atrophy bilaterally compared to the controls (p < 0.000001), but parietal lobes were the same. Intra-rater and inter-rater reliability of both visual scales Hip-hop and PAS were almost perfect in all cases (weighted-kappa value ranged from 0.90 to 0.99). CONCLUSION: While mediotemporal atrophy detected using Hip-hop is universal across the whole AD age spectrum, parietal atrophy detected using PAS is worth rating only in early-onset AD. Hip-hop and PAS are very reliable MRI visual scales.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».