Design and feasibility of an Alzheimer's disease blood test study in a diverse community‐based population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Alzheimer's disease (AD) blood tests are likely to become increasingly important in clinical practice, but they need to be evaluated in diverse groups before use in the general population. METHODS This study enrolled a community‐based sample of older adults in the St. Louis, Missouri, USA area. Participants completed a blood draw, Eight‐Item Informant Interview to Differentiate Aging and Dementia (AD8 ® ), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and survey about their perceptions of the blood test. A subset of participants completed additional blood collection, amyloid positron emission tomography (PET), magnetic resonance imaging (MRI), and Clinical Dementia Rating (CDR ® ). RESULTS Of the 859 participants enrolled in this ongoing study, 20.6% self‐identified as Black or African American. The AD8 and MoCA correlated moderately with the CDR. The blood test was well accepted by the cohort, but it was perceived more positively by White and highly educated individuals. DISCUSSION Studying an AD blood test in a diverse population is feasible and may accelerate accurate diagnosis and implementation of effective treatments. Highlights A diverse group of older adults was recruited to evaluate a blood amyloid test. The enrollment rate was high and the blood test was well accepted by participants. Cognitive impairment screens have moderate performance in a diverse population. Alzheimer's disease blood tests are likely to be feasible for use in real‐world settings.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».