Predicting institutionalization and mortality across the spectrum of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients and care partners express a desire for accurate prognostic information. Previous studies predicting institutionalization and mortality focused on the dementia stage. Yet, Alzheimer’s disease (AD) is characterized by a long pre‐dementia stage. We aimed to predict institutionalization and mortality in patients across the cognitive spectrum of AD. Method We included n=1418 non‐demented patients with Subjective Cognitive Decline (SCD) or Mild Cognitive Impairment (MCI) (age 63±7, 38%F, Mini Mental State Examination (MMSE) 27±2) and n=1179 patients with AD dementia (age 65±7, 53%F, MMSE 20±5) from the Amsterdam Dementia Cohort. The dates of institutionalization (admission to a nursing home; follow‐up 3.4±2.7 years) and mortality (follow‐up 4.5±2.7 years) were derived from Statistics Netherlands. We constructed models, stratified by dementia status, to predict institutionalization and mortality using Cox regression. We evaluated the following determinants: MMSE, Neuropsychiatric Inventory (NPI), Charlson Comorbidity Index (CCI) and APOE e4 status, MRI (medial temporal lobe atrophy (MTA), global cortical atrophy (GCA), white matter hyperintensities (WMH)) and CSF biomarker levels (Aβ42 and p‐tau). Determinants were selected using backward selection (p<0.10). All models included age and sex. In addition, we evaluated the discriminative performance of models without MRI and CSF biomarkers. Discriminative performance of the models was assessed with Harrell’s C statistics. Result In non‐demented patients, n=123 (9%) patients died and n=74 (5%) patients were institutionalized. In AD dementia, n=413 (35%) patients died and n=453 (38%) patients were institutionalized. Table 1 shows the optimal prediction models for institutionalization and mortality. Discriminative performance was better in non‐demented patients than in those in the dementia stage: institutionalization (Harrell’s C 0.81 vs 0.68) and mortality (0.78 vs 0.66). Although model fit was better for the full model, discriminative performance was comparable for the model without MRI for institutionalization and without CSF for mortality in non‐demented patients (Table 1). Conclusion We constructed prediction models to predict institutionalization and mortality in patients across the spectrum of AD. Highest discriminative performance was found in models for non‐demented patients with SCD or MCI. CSF biomarkers contributed most to predict institutionalization and MRI biomarkers to predict mortality.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».