Identifying prognostic factors of dementia in individuals with mild cognitive impairment (MCI): Are statistical models adequate?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Identifying prognostic factors of MCI to dementia conversion is crucial. Most risk scores are developed based on selected variables using data‐driven methods from available variables in patient data. However, there is mixed evidence about the reliability of predictors selected based on data alone. Structured expert elicitation (SEE) is one approach to elicit clinician expert knowledge about relevant predictors for dementia risk. This study aims to identify critical predictors of dementia risk in persons with MCI from both SEE and random survival forests (RSF) and compare the differences between the two approaches. Method Clinical expert knowledge was quantified using SEE methodology: 11 experts (6 neurologists, 3 geriatricians, and 2 geriatric psychiatrists) were recruited to complete two rounds of surveys to rank predictors of dementia risk. RSF variable importance was used to assess the rank order of the potential predictors, according to the corresponding reduction of predictive accuracy when the predictor is replaced with its random permutation value risk using data from the Prospective Registry for Persons with Memory Symptoms of the Cognitive Neurosciences Clinic at the University of Calgary (N = 273; 26 potential predictors). Result According to experts, the SEE revealed age and cerebrospinal fluid profile patterns consistent with Alzheimer’s disease (AD) as the two most important predictors of dementia risk in persons with MCI. In contrast, data‐driven RSF approach, using information from routine clinical practice without AD biomarkers, identified the Consortium to Establish a Registry for AD total score and the Montreal cognitive assessment (MoCA) total score as the most important predictors. Both approaches identified four common variables (among the top 10 predictors) included age, signs of parkinsonism, MoCA total score, and behaviour impairment. Conclusion Our findings revealed discrepancies between a data‐driven approach and SEE in identifying significant predictors of dementia in people with MCI. The SEE identified some crucial predictors, such as AD biomarker status, that are not routinely collected in registries and observational studies or available in widespread practice. Most published risk scores are not used in practice. This study offers a possible explanation: what is important to clinicians may be not included in the risk scores.
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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 | 0,075 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».