The ADNI Administrative Core: Ensuring ADNI's success and informing future AD clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Administrative Core oversees and coordinates all ADNI activities, to ensure the success and maximize the impact of ADNI in advancing Alzheimer's disease (AD) research and clinical trials. It manages finances and develops policies for data sharing, publications using ADNI data, and access to ADNI biospecimens. The Core develops and executes pilot projects to guide future ADNI activities and identifies key innovative methods for inclusion in ADNI. For ADNI4, the Administrative Core collaborates with the Engagement, Clinical, and Biomarker Cores to develop and evaluate novel, digital methods and infrastructure for participant recruitment, screening, and assessment of participants. The goal of these efforts is to enroll 500 participants, including > 50% from underrepresented populations, 40% with mild cognitive impairment, and 80% with elevated AD biomarkers. This new approach also provides a unique opportunity to validate novel methods. HIGHLIGHTS: The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Administrative Core oversees and coordinates all ADNI activities. The overall goal is to ensure ADNI's success and help design future Alzheimer's disease (AD) clinical trials. A key innovation is data sharing without embargo to maximize scientific impact. For ADNI4, novel, digital methods for recruitment and assessment were developed. New methods are designed to improve the participation of underrepresented populations.
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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 | 0,639 | 0,751 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,044 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,052 |
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 ».