Automatic identification of MCI progressors significantly reduces the number of subjects in clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Accurately predicting the progression rate in patients with mild cognitive impairment and mild dementia due to AD enables enrichment of trial populations. Here, we evaluate the potential use of our prognostic model (Abstract #54217) as a screening tool for enrichment in clinical trials in early AD. Method Data included 312 patients with mild AD from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and were chosen based on the Clinical Dementia Rating (CDR=0.5) and the Mini‐Mental State Exam (MMSE, range 24‐30) scores. We classified subjects into stable and progressive (defined by at least a 2‐point increase in CDR‐SB) using our automatic classification tool. Required sample sizes to detect a reduction in the mean annual rate of cognitive decline based on CDR‐SB score were estimated. We corrected for the annualized decline due to normal aging so as not to overestimate the benefit of enrichment when computing the treatment effect. We estimated and compared sample sizes for two groups of subjects: Using data from the mild AD subjects in the ADNI dataset that fit the selection criteria above (the unenriched group) and using only the subset of those ADNI MCI subjects identified as pMCI using baseline data and the classifier described above (the enriched group). Result Figure 1 shows the required sample sizes for different treatment effects for both unenriched and enriched MCI cohorts. Using the unenriched group of MCI subjects, power analysis shows that 1075 subjects are required in a 2‐year (764 subjects for a 3‐year) trial of therapy with a hypothesized 25% effect size (80% power and 5% significance level) to reduce cognitive decline. When using the enriched cohort of MCI subjects, only 279 subjects are required for a 2‐year (373 for 3‐year) trial (solid lines in Fig. 3). These results demonstrate that enrichment using baseline HC, MoCA, ADAS‐13 and MMSE yields a 3.8‐fold decrease in the sample size for a 2‐year study (2.8‐fold decrease for a 3‐year study). Conclusion Enriching clinical trial cohorts of subjects in the early stages of AD with a higher chance of functional and cognitive decline will improve efficiency with smaller, faster, less expensive trials.
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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 | 0,079 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».