Discriminative accuracy of the A/T/N scheme to identify cognitive impairment due to Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The optimal combination of amyloid‐β/tau/neurodegeneration (A/T/N) biomarker profiles for the diagnosis of Alzheimer's disease (AD) dementia is unclear. Methods We examined the discriminative accuracy of A/T/N combinations assessed with neuroimaging biomarkers for the differentiation of AD from cognitively unimpaired (CU) elderly and non‐AD neurodegenerative diseases in the TRIAD, BioFINDER‐1 and BioFINDER‐2 cohorts (total n = 832) using area under the receiver operating characteristic curves (AUC). Results For the diagnosis of AD dementia (vs. CU elderly), T biomarkers performed as well as the complete A/T/N system (AUC range: 0.90–0.99). A and T biomarkers in isolation performed as well as the complete A/T/N system in differentiating AD dementia from non‐AD neurodegenerative diseases (AUC range; A biomarker: 0.84–1; T biomarker: 0.83–1). Discussion In diagnostic settings, the use of A or T neuroimaging biomarkers alone can reduce patient burden and medical costs compared with using their combination, without significantly compromising accuracy.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».