A trichotomy method for defining homogeneous subgroups in a dementia population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Diagnosis of dementia in the aging brain is confounded by the presence of multiple pathologies. Mixed dementia (MX), a combination of Alzheimer's disease (AD) proteins with vascular disease (VD), is frequently found at autopsy, and has been difficult to diagnose during life. This report develops a method for separating the MX group and defining preclinical AD (presence of AD factors with normal cognition) and preclinical VD subgroups (presence of white matter damage with normal cognition). Methods Clustering was based on three diagnostic axes: (1) AD factor (ADF) derived from cerebrospinal fluid proteins (Aβ42 and pTau), (2) VD factor (VDF) calculated from mean free water and peak width of skeletonized mean diffusivity in the white matter, and (3) Cognition (Cog) based on memory and executive function. The trichotomy method was applied to an Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative cohort (N = 538). Results Eight biologically defined subgroups were identified which included the MX group with both high ADF and VDF (9.3%) and a preclinical VD group (3.9%), and a preclinical AD group (13.6%). Cog is significantly associated with both ADF and VDF, and the partial‐correlation remains significant even when the effect of the other variable is removed (r(Cog, ADF/VDF removed) = 0.46, p < 10−28 and r(Cog, VDF/ADF removed) = 0.24, p < 10−7). Discussion The trichotomy method creates eight biologically characterized patient groups, which includes MX, preclinical AD, and preclinical VD subgroups. Further longitudinal studies are needed to determine the utility of the 3‐way clustering method with multimodal biological biomarkers.
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».