Enregistrement W4283525866 · doi:10.1016/j.biopsych.2022.06.019

Four Distinct Subtypes of Alzheimer’s Disease Based on Resting-State Connectivity Biomarkers

2022· article· en· W4283525866 sur OpenAlexfundno aff

Pindong Chen, Hongxiang Yao, Betty M. Tijms, Pan Wang, Dawei Wang, Chengyuan Song, Hongwei Yang, Zengqiang Zhang, Kun Zhao, Yida Qu, Xiaopeng Kang, Kai Du, Lingzhong Fan, Tong Han, Chunshui Yu, Xi Zhang, Tianzi Jiang, Yuying Zhou, Jie Lu, Ying Han, Bing Liu, Bo Zhou, Yong Liu

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2022

Typearticle

Langueen

DomaineNeuroscience

ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesJanssen Research and DevelopmentNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Institutes of HealthIXICOH. Lundbeck A/SGeneral Hospital of People’s Liberation ArmyServierTianjin UniversityUniversity of Chinese Academy of SciencesCapital Medical UniversityEisaiNational Natural Science Foundation of ChinaBeijing Normal UniversityAmsterdam NeuroscienceQilu Hospital of Shandong UniversityChinese Academy of SciencesBeijing University of Posts and TelecommunicationsBeihang UniversityFujirebio EuropeAmsterdam University Medical CentersGenentechVrije Universiteit AmsterdamTianjin Medical UniversityNorthern California Institute for Research and EducationAlzheimer's AssociationShandong UniversityPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbMeso Scale DiagnosticsGE HealthcareAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationMerck

Mots-clésDefault mode networkNeurosciencePrefrontal cortexResting state fMRIPosterior cingulateFunctional connectivityDiseaseCognitionAnterior cingulate cortexAlzheimer's diseasePsychologyBiologyMedicineInternal medicine

DOI10.1016/j.biopsych.2022.06.019

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003

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 enseignants0,010

Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,003
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,003	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,002	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,002	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.

Tête enseignante Opus0,086

Tête enseignante GPT0,291

Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations77

Publié2022

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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