Notice bibliographique
Résumé
A critical need exists to find simpler approaches for early detection of Alzheimer disease (AD) and related dementias. These approaches must increase access to preventative interventions and treatments, both pharmacological and non-pharmacological, for people in preclinical and prodromal stages of disease. This need has been amplified by the emergence of disease modifying therapies (DMTs), which require biological confirmation of amyloid-ß positivity. Confirmation methods include positron emission tomography (PET) tracers, lumbar puncture for cerebrospinal fluid analysis, and phlebotomy for blood assays. However, given the expense, invasiveness, and lack of availability to all, these methods are not suitable for larger scale screening or case detection. Finding higher-risk persons, enriched for biomarker positivity, can help with case detection. Digital biomarkers, delivered at scale, may have a role. Conventionally, the at-risk group is identified based on cognitive symptoms. An underappreciated approach to help with detection of AD is to incorporate neuropsychiatric symptoms (NPS) into screening or assessment. Historically, specificity has been a limitation, with NPS manifesting due to other, non-AD aetiologies. More recently, the construct of Mild Behavioral Impairment (MBI) has been developed to improve specificity for AD detection and prognostication when using NPS. MBI leverages risk associated with later-life emergent and persistent NPS to improve specificity. For example, in persons with Subjective Cognitive Decline or with Mild Cognitive Impairment, stratifying by MBI status selects a subgroup with higher rates of incident cognitive decline and dementia. Even more advantageous has been the utility of MBI to predict MCI and dementia in cognitively unimpaired participants, for whom cognitive symptoms cannot easily be used to detect risk. More recently, evidence has emerged supporting the role of MBI for detection of persons with elevated AD biomarker levels, with greater specificity than NPS not meeting MBI criteria. These findings extend the epidemiological data and highlight MBI as a potential tool for sample enrichment. With MBI validated for digital delivery, there is potential to improve screening and case detection at scale. In this session, we will review the MBI construct, the role of MBI in dementia prognostication, and the most current data linking MBI to amyloid, tau, and neurodegeneration.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».