Associations of multiple visual rating scales based on structural magnetic resonance imaging with disease severity and cerebrospinal fluid biomarkers in patients with Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The relationships between multiple visual rating scales based on structural magnetic resonance imaging (sMRI) with disease severity and cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers in patients with Alzheimer’s disease (AD) were ambiguous. In this study, a total of 438 patients with clinically diagnosed AD were recruited. All participants underwent brain sMRI scan, and medial temporal lobe atrophy (MTA), posterior atrophy (PA), global cerebral atrophy-frontal sub-scale (GCA-F), and Fazekas rating scores were visually evaluated. Meanwhile, disease severity was assessed by neuropsychological tests such as the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Clinical Dementia Rating (CDR). Among them, 95 patients were tested for CSF core biomarkers, including Aβ1–42, Aβ1–40, Aβ1–42/Aβ1–40, p-tau, and t-tau. As a result, the GCA-F and Fazekas scales showed positively significant correlations with onset age (r = 0.181, p < 0.001; r = 0.411, p < 0.001, respectively). Patients with late-onset AD (LOAD) showed higher GCA-F and Fazekas scores (p < 0.001, p < 0.001). With regard to the disease duration, the MTA and GCA-F were positively correlated (r = 0.137, p < 0.05; r = 0.106, p < 0.05, respectively). In terms of disease severity, a positively significant association emerged between disease severity and the MTA, PA GCA-F, and Fazekas scores (p < 0.001, p < 0.001, p < 0.001, p < 0.05, respectively). Moreover, after adjusting for age, gender, and APOE alleles, the MTA scale contributed to moderate to severe AD in statistical significance independently by multivariate logistic regression analysis (p < 0.05). The model combining visual rating scales, age, gender, and APOE alleles showed the best performance for the prediction of moderate to severe AD significantly (AUC = 0.712, sensitivity = 51.5%, specificity = 84.6%). In addition, we observed that the MTA and Fazekas scores were associated with a lower concentration of Aβ1–42 (p < 0.031, p < 0.022, respectively). In summary, we systematically analyzed the benefits of multiple visual rating scales in predicting the clinical status of AD. The visual rating scales combined with age, gender, and APOE alleles showed best performance in predicting the severity of AD. MRI biomarkers in combination with CSF biomarkers can be used in clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».