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Enregistrement W4283764603 · doi:10.1007/s40120-022-00379-z

Clinical Staging of Alzheimer’s Disease: Concordance of Subjective and Objective Assessments in the Veteran’s Affairs Healthcare System

2022· article· en· W4283764603 sur OpenAlexaffabout
Peter J. Morin, Mingfei Li, Ying Wang, Byron J. Aguilar, Dan R. Berlowitz, Amir Abbas Tahami Monfared, Michael C. Irizarry, Quanwu Zhang, Weiming Xia

Notice bibliographique

RevueNeurology and Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEisai IncorporatedNational Institute on AgingNational Institutes of HealthEisaiU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésConcordanceMedicineVeterans AffairsNeurologyHealth careDiseaseHealthcare systemGerontologyFamily medicinePsychiatryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Uncertainty surrounding the accurate assessment of the early-stage Alzheimer's disease (AD) may cause delayed care and inappropriate patient access to new AD therapies. METHODS: To analyze clinical assessments of patients with AD in the Veteran's Affairs (VA) Healthcare System and evaluate concordance between subjective and objective assessments, we processed clinical notes extracted by text integration utilities between April 1, 2008 and October 14, 2021. Veterans who had mild, moderate, or severe AD with clinical notes documenting both clinician's judgement of AD severity and objective test scores from the Mini-Mental State Examination or the Montreal Cognitive Assessment were included. Using clinician-defined severity cohorts, we determined concordance between the clinician's (subjective) assessments and the test-derived (objective) assessments of AD severity. Concordance was assessed over time and by selected symptoms and comorbidities, as well as healthcare system factors. RESULTS: A total of 8888 notes were initially extracted; the final analysis sample included 7514 notes corresponding to 4469 unique patients (mean [standard deviation] age of 78 [9] years; 96.5% male; 77.8% White). Subjective and objective assessments were concordant in approximately half (53%) of overall notes. In the mild Alzheimer's cohort, patients were assessed to have more severe disease by objective test scores in 40% of notes. Concordance varied about 21-73%, 47-58%, and 40-64% across symptoms/comorbidities, clinician types, and Veteran's Integrated Service Networks, respectively. The proportion of concordant notes was higher in visits to dementia (61%) instead of non-dementia clinics (53%). CONCLUSIONS: We found higher concordance between clinician's assessment and test-based assessment of Alzheimer's disease severity in dementia specialty clinics. Discordance is especially high for the subjectively assessed mild AD cohort where objective assessments showed a higher severity level in 40% of notes. These data indicate a critical need for improved understanding of clinical assessments and decision-making to identify appropriate patients for anti-amyloid therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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