VISUAL MEDIAL TEMPORAL ATROPHY SCALES IN CLINICIAN PRACTICE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Visual atrophy scales from the medial temporal region are auxiliary biomarker methods in Alzheimer’s Disease(AD).They may correlated with progression from preclinical to clinical AD. Objective: We aimed to compare medial temporal lobe atrophy (MTA) and entorhinal cortex atrophy (ERICA) scales for magnetic resonance image as a useful tool for probable AD diagnosis and evaluate their accuracy, sensitivity and specificity, regarding clinical diagnosis and 11C-PIB-PET. Methods: 2 neurologists blinded to diagnosis classified 113 adults (over 65y) through MTA and ERICA scales and correlated with sociodemographic data, amyloid brain cortical burden through the 11C-PIB-PET and clinical cognitive status, divided into 30 cognitive unimpaired (CU) individuals, 52 MCI and 31 dementia compatible with AD (DCAD). Results: Inter-rater reliability of these atrophy scales was excellent (0.8- 1) by Cohen analysis. CU group had significantly lower MTA scores (median value 0) than ERICA (median value 1)for both hemispheres. 11C-PIB-PET was positive in 45% of the whole sample. In MCI and DCAD groups, ERICA depicted greater sensitivity and MTA greater specificity. Accuracy was under 70% for both scores in all clinical groups. Conclusion: Our study achieved a moderate sensitivity for ERICA score and could be a better screening tool for DCAD or MCI than MTA score. But, none of them could be considered a useful biomarker in preclinical AD.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».