The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative Clinical Core
Notice bibliographique
Résumé
The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Clinical Core is responsible for coordination of all clinical activities at the ADNI sites, including project management, regulatory oversight, and site management and monitoring, as well as the collection of all clinical data and management of all study data. The Clinical Core is also charged with determining the clinical classifications and criteria for enrollment in evolving AD trials and enabling the ongoing characterization of the cross-sectional features and longitudinal trajectories of the ADNI cohorts with application of these findings to optimal clinical trial designs. More than 2400 individuals have been enrolled in the cohorts since the inception of ADNI, facilitating refinement of our understanding of the AD trajectory and allowing academic and industry investigators to model therapeutic trials across the disease spectrum from the presymptomatic stage through dementia. HIGHLIGHTS: Since 2004, the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Clinical Core has overseen the enrollment of > 2400 participants with mild cognitive impairment, mild Alzheimer's disease (AD) dementia, and normal cognition. The longitudinal dataset has elucidated the full cognitive and clinical trajectory of AD from its presymptomatic stage through the onset of dementia. The ADNI data have supported the design of most major trials in the field.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,014 |
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 ».