Consensus recommendations for clinical assessment tools for the diagnosis of posterior cortical atrophy syndrome from the Atypical AD PIA of ISTAART
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Delay in diagnosis of posterior cortical atrophy (PCA) syndrome is common, and the lack of familiarity with assessment tools for identifying visual cortical dysfunction is a contributing factor. We propose recommendations for the approach to the evaluation of PCA clinical features during the office visit, the neuropsychological evaluation, and the research setting. A recommended screening battery for eye clinics is also proposed. METHODS: Recommendations were developed using results from a web-based survey of members of Alzheimer's Association International Society to Advance Alzheimer's Research and Treatment (ISTAART) Atypical Alzheimer's Disease Professional Interest Area (PIA), literature review, and consensus by the PCA assessment working party of the Atypical Alzheimer's Disease PIA. RESULTS: Survey results revealed robust agreement for assessment tool preferences for PCA features, and many respondents indicated that they reserve assessment tools for use only when PCA is suspected. For some PCA features, curated tools were preferred over validated battery tools, particularly for the office visit. Consensus recommendations superseded survey preferences for two core cognitive features within the 2017 PCA diagnostic criteria. DISCUSSION: These consensus recommendations provide an evaluation framework for PCA clinical features and can facilitate timely and accurate recognition and diagnosis of PCA. Broader use of these tools should be sought, and development and validation of novel PCA clinical outcome assessments are needed to improve our understanding of atypical AD and other dementias and support the inclusion of those with PCA in treatment trials.
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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 | 0,099 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».