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Enregistrement W4390084607 · doi:10.1017/s1355617723006549

1 Clinically Meaningful Change in Alzheimer’s Disease Depends on Anchor Agreement and Disease Severity

2023· article· en· W4390084607 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew M. Kiselica, Cynthia M Mikula, Samantha E. John, Marta Stojanovic

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal clinically important differenceClinical Dementia RatingMedicineDementiaDiseaseCognitionPhysical therapyRating scaleClinical psychologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryRandomized controlled trialInternal medicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Measures of clinical significance are critical for meaningful interpretation of treatment outcome research on Alzheimer’s disease. A common method of quantifying clinical significance is to calculate a minimal clinically important difference (MCID), which represents the smallest numerical change on an outcome measure that corresponds to an added benefit in a patient’s life. Often the MCID is calculated based on an anchor response. Individuals who report a meaningful change serve as the “anchors”, and the mean level of change for this group serves as the MCID. In research on Alzheimer’s disease, there are several possible raters to provide anchors, including patients, family observers, and clinicians, who may or may not agree on whether there has been a meaningful change in outcome. The goal of this study was to examine the extent to which agreement among anchors impacts MCID estimation and whether this relationship is moderated by cognitive severity status. Participants and Methods: Analyses were completed on a longitudinal sample of 2,247 adults, age 50-103, from the Uniform Data Set 3.0. Outcome measures included the Clinical Dementia Rating - Sum of Boxes (CDR-SB), Functional Activities Questionnaire, and Montreal Cognitive Assessment. Results: For all of the outcomes, the MCID estimate was significantly higher when meaningful decline was endorsed by all of the raters compared to situations in which there was disagreement among the raters. For example, on the CDR-SB, agreement significantly impacted MCID estimates (F(1, 2241)=168.80, p<0.001; partial h2 = 0.07), such that the agreement group had greater CDR-SB change score (mean=1.29, SD1.98) than the no agreement group (mean=0.37, SD=1.38; Tukey HSD: p<0.001). In addition, the MCID estimate increased with increasing levels of cognitive impairment. For instance, on the CDR-SB, MCID estimates were significantly different across the severity groups (F(2, 2241)=138.27, p<0.001; partial h2 = 0.11), such that increase in CDR-SB was highest for the mild dementia group (mean=1.84, SD=2.42), moderate in the MCI group (mean=0.71, SD=1.30), and lowest for the cognitively normal group (mean=0.07, SD=0.55; Tukey HSD; all p’s < 0.001). Finally, cognitive severity status moderated the influence of agreement among raters on MCID estimation for the CDR-SB and FAQ, such that rater agreement demonstrated less influence on the MCID as disease severity increased. For example, on the CDR-SB, post-hoc tests revealed that there was a significant difference across agreement groups in the cognitively normal (p<0.001; Cohen’s d = 0.96) and MCI groups (p<0.001; Cohen’s d = 0.49), but agreement did not impact MCID estimates for the mild dementia group (p=0.065). Conclusions: MCID estimates based on one anchor may underestimate meaningful change, and researchers should consider the viewpoints of multiple raters in constructing MCIDs. Consideration of agreement appears most important in the early stages of cognitive decline, which are the focus of most modern clinical trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,247
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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