Assessment tools accuracy for classification and diagnosis of Primary Progressive Aphasia: A systematic review and meta-analysis protocol.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Primary Progressive Aphasia (PPA) is a syndrome characterized by progressive decline in language function. There are three main PPA syndromes, each one features different language profiles and neuropathologic substrates. Although there are current clinical diagnostic criteria for PPA categorization, the utility of these requires evaluation(s) by specialized staff and the administration of extensive cognitive batteries. A diagnostic tool for PPA is not currently standardized, though some batteries have been developed and/or validated exclusively for PPA categorization. We aim to describe which cognitive/aphasia diagnostic tool has the best accuracy for PPA diagnosis and categorization.
 Methods and Analysis. MEDLINE (PubMed), EMBASE and Web of Science databases will be searched using adequate search strategies. Studies including original data of possible, probable, and definite PPA cases according to current clinical diagnostic criteria for PPA will be included. Inclusion criteria will be 1) Studies describing data of a cognitive/aphasia clinical battery including at least one test measure (e.g., specificity, positive predictive values, etc.) and 2) PPA diagnosis according to current clinical criteria as the reference standard. Two reviewers will perform the screening and data extraction. Quality assessment will be performed according to the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2) guidelines. This systematic review protocol is reported as stated by with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocol (PRISMA-P) 2015 statement.
 Dissemination. Findings of this systematic review protocol will be disseminated through a publication in a peer-reviewed journal. Results will be helpful to improve the diagnosis and classification of PPA syndromes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».