Sex-Specific Heterogeneity of Mild Cognitive Impairment Identified Based on Multi-Modal Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI), a prodromal phase of Alzheimer's disease (AD), is heterogeneous with different rates and risks of progression to AD. There are significant gender disparities in the susceptibility, prognosis, and outcomes in patients with MCI, with female being disproportionately negatively impacted. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify sex-specific heterogeneity of MCI using multi-modality data and examine the differences in the respective MCI subtypes with different prognostic outcomes or different risks for MCI to AD conversion. METHODS: A total of 325 MCI subjects (146 women, 179 men) and 30 relevant features were considered. Mixed-data clustering was applied to women and men separately to discover gender-specific MCI subtypes. Gender differences were compared in the respective subtypes of MCI by examining their MCI to AD disease prognosis, descriptive statistics, and conversion rates. RESULTS: We identified three MCI subtypes: poor-, good-, and best-prognosis for women and for men, separately. The subtype-wise comparison (for example, poor-prognosis subtype in women versus poor-prognosis subtype in men) showed significantly different means for brain volumetric, cognitive test-related, also for the proportion of comorbidities. Also, there were substantial gender differences in the proportions of participants who reverted to normal function, remained stable, or converted to AD. CONCLUSION: Analyzing sex-specific heterogeneity of MCI offers the opportunity to advance the understanding of the pathophysiology of both MCI and AD, allows stratification of risk in clinical trials of interventions, and suggests gender-based early intervention with targeted treatment for patients at risk of developing AD.
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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 | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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 ».