Overview and Application of Intrasubject Variability in ADRD Research
Notice bibliographique
Résumé
Intrasubject variability is an important, but often overlooked, measure that has shown to be predictive of important clinical outcomes in ADRD research. Intrasubject variability is often quantified using the intrasubject standard deviation (ISD) that is derived from longitudinal measures or cross-sectional observations from similarly scaled variables. This talk will begin with an overview of ISD and its application in both longitudinal and cross-sectional analyses. For longitudinal analyses, ISD can be an important measure of normative performance variability on cognitive measures which can better inform clinicians on what normative trajectories for cognitive tests might be. An example using longitudinal data for the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) will demonstrate how the ISD can be used quantify normative variability of longitudinal cognitive performance. The second part of this talk will discuss how ISD is used in cross-sectional analyses of neuropsychological data. Specifically, how ISD is used to characterize the concept of dispersion which quantifies the inconsistency of between-domain cognitive performance. Several studies have indicated that cognitive dispersion predicts incident cognitive decline and is associated with AD pathology which highlight the utility ISD may have in characterizing preclinical AD. An additional example using data from a complex motor task will show how the ISD of repeated task trials can differentiate cognitively unimpaired (CU), mild cognitive impairment (MCI) and AD cases. The conceptualization and application of ISD in this talk will set the stage for the other talks in this session that will demonstrate in greater detail how ISD can be used across the AD spectrum.
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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 | 0,028 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».