Development of Both a Risk Prediction Model for Conversion to Alzheimer’s Disease and Prototype Clinical Dashboard: A Prototype CDS Tool for PCPs to Monitor Cognitive Impairment (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND : Primary care physicians (PCPs) have substantial obstacles to detecting Alzheimer’s Disease (AD) including lack of time and ability to properly screen those with cognitive impairment. The solution for this project involves designing an algorithm based on known risk factors, such as depression ((as measured by a screening tool called Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)), level of exercise, education and Montreal Cognitive Assessment (MoCA. Using a Tableau dashboard embedded in a clinic electronic medical record (EMR), the solution will visually display critical indicators to the clinician and flag changes in health status. OBJECTIVE The purpose of this report is to describe a risk prediction model for cognitive impairment and potential conversion to AD and display the model in a prototype clinical dashboard (Nair-dashboard) for use as a clinical decision support (CDS) tool. Implementation strategies will also be discussed. METHODS This model was developed using data from a retrospective cohort of 960 patients with varying degrees of cognitive impairment who were seen in a primary outpatient clinic between 2000 and 2012 in Chicago (IL). All eligible patients were identified by a PCP. The clinic uses Cerbo EMR. RESULTS The model had good discrimination, indicating good ability to separate those who convert to AD from those who do not. The Nair-dashboard produced visual displays for individual and overall risk factors of conversion to AD as a percentage. Additionally, patients with highest overall risk of conversion based on pre-set thresholds were also displayed. Errors were found with MoCA score trend lines and further troubleshooting was inconclusive. CONCLUSIONS Cognitive impairment is a complex scenario, and the algorithm and dashboard can be the first steps to addressing some of these issues. The inherent limitations must be recognized, and future work would entail improving the performance.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,013 | 0,003 |
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 ».