MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4240976562 · doi:10.1016/j.jalz.2019.06.3957

P4‐288: FLORTAUCIPIR DEPOSITION PATTERN ACROSS THE ALZHEIMER'S DISEASE SPECTRUM –CHARACTERIZATION AT THE INDIVIDUAL LEVEL

2019· article· en· W4240976562 sur OpenAlexaff
Alexa Pichet Binette, Julie Gonneaud, Sylvia Villeneuve

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent to which older adults follow a typical pattern of tau-PET deposition is not clear. We focused on inter-individual pattern of flortaucipir ([F]AV1451) binding across Braak stages and single brain regions in participants along the AD spectrum. We included 166 Aβ-negative (113 cognitively normal [CN], 33 eMCI, and 20 lMCI/AD) and 129 Aβ-positive (72 CN, 30 eMCI and 27 lMCI/AD) participants from ADNI with a flortaucipir PET scan. SUVRs were extracted in composite regions approximating Braak stages and in the Freesurfer Desikan atlas regions as more fine-grained measurements. In each region, we derived liberal and conservative thresholds using Gaussian-mixture models (GMM) across all participants (respectively 50% and 90% probability to be in high SUVR distribution). We then examined the distribution of elevated SUVR across all regions at the subject-level. Even when applying liberal thresholds for positivity, only 4% of Aβ-negative participants had elevated SUVR in Braak I/entorhinal and/or in further stages (Fig.1A). In Aβ-positive subjects, 17% CN, 43% EMCI and 67% LMCI/AD had elevated SUVR in Braak I (Fig.1B and Fig.2). Among these individuals, only 50% of LMCI/AD had elevated SUVRs in further stages compared to 92% in EMCI. Using smaller regions, flortaucipir spreading became evident in LMCI/AD and 8% of CN showed focal cortical binding in the absence of elevated entorhinal SUVR (Fig.2).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetMedical Imaging Techniques and Applications→Travaux en français237 207→