The Brain Health Platform: Combining Resilience, Vulnerability, and Performance to Assess Brain Health and Risk of Alzheimer’s Disease and Related Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is difficult to assess brain health status and risk of cognitive impairment, particularly at the initial evaluation. To address this, we developed the Brain Health Platform to quantify brain health and identify Alzheimer's disease and related disorders (ADRD) risk factors by combining a measure of brain health: the Resilience Index (RI), a measure of risk of ADRD; the Vulnerability Index (VI); and the Number-Symbol Coding Task (NSCT), a measure of brain performance. OBJECTIVE: The Brain Health Platform is intended to be easily and quickly administered, providing an overview of a patient's risk of developing future impairment based on modifiable and non-modifiable factors as well as current cognitive performance. METHODS: This cross-sectional study comprehensively evaluated 230 participants (71 controls, 71 mild cognitive impairment, 88 ADRD). VI and RI scores were derived from physical assessments, lifestyle questionnaires, demographics, medical history, and neuropsychological examination including the NSCT. RESULTS: Individuals with abnormal scores were 95.7% likely to be impaired, with a misclassification rate of 9.7%. The combined model had excellent discrimination (AUC:0.923±0.053; p < 0.001), performing better than the Montreal Cognitive Assessment. CONCLUSION: The Brain Health Platform combines measures of resilience, vulnerability, and performance to provide a cross-sectional snapshot of overall brain health. The Brain Health Platform can effectively and accurately identify even the very mildest impairments due to ADRD, leveraging brief yet powerful and actionable indices of brain health and risk that could be used to develop personalized, precision medicine-like interventions.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».