Staging Disease Severity Using the Alzheimer’s Disease Composite Score (ADCOMS): A Retrospective Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Alzheimer’s disease (AD) composite score (ADCOMS) has been shown to be a more sensitive measure of cognitive change in early AD (i.e., mild cognitive impairment [MCI] and mild AD) than commonly used measures. This study derived ADCOMS value ranges associated with different disease severity stages across the predementia and AD continuum. Data from patients enrolled in the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative were assessed at baseline and month 24. Data were randomly split into derivation and validation samples. Receiver-operating characteristic (ROC) curves of ADCOMS values were generated in the derivation sample to assess the sensitivity and specificity of ADCOMS cutoff values compared with existing disease severity cutoff scores using the Clinical Dementia Rating (CDR) global, CDR Sum of Boxes, Alzheimer’s Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale, and Mini-Mental State Examination. Optimal ADCOMS cutoff values for each disease stage were compared between the derivation and the validation samples using a χ 2 test. The diagnostic accuracy of the derived ADCOMS cutoff values was then assessed. The analyses were repeated for the subset with positive amyloid β confirmation (Aβ +). The following ADCOMS value ranges for the total population and Aβ + population were < 0.11 indicative of normal cognition, 0.11 to < 0.31 indicative of MCI, 0.31 to 0.77 indicative of mild AD, and > 0.77 indicative of at least moderate AD. The reliability of these ADCOMS value ranges was supported by diagnostic accuracy tests and tests indicating no significant difference in the ROC curves between the derivation and validation samples. ADCOMS values ranges can be used to assess the severity of cognitive decline. The derived severity threshold score ranges for ADCOMS will enable its use as an endpoint in clinical trials assessing disease progression and clinical outcomes of disease-modifying therapies in persons with MCI or early AD, including patients with Aβ + confirmation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».