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Enregistrement W4406131607 · doi:10.1101/2025.01.01.25319850

The Dynamics of Cognitive Decline towards Alzheimer’s Disease Progression: Results from ADSP-PHC’s Harmonized Cognitive Composites

2025· preprint· en· W4406131607 sur OpenAlexfundno aff
Kaidi Kang, Panpan Zhang, Logan Dumitrescu, Shubhabrata Mukherjee, Michael L. Lee, Seo-Eun Choi, Emily H. Trittschuh, Jesse Mez, Andrew J. Saykin, Katherine A. Gifford, Rachel F. Buckley, Xiaoting Gao, Jianing Di, Paul K. Crane, Timothy J. Hohman, Dandan Liu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyBiogenBioClinicaEisaiMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésCognitionCognitive declineDiseaseCognitive impairmentDynamics (music)MedicinePsychologyGerontologyDementiaPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Accurately assessing temporal order of cognitive decline across multiple domains is critical in Alzheimer's disease (AD). Existing literature presented controversial conclusions likely due to the use of a single cohort and different analytical strategies. METHODS: Harmonized composite cognitive measures in memory, language and executive functions from 13 cohorts in the ADSP-PHC data are used. A novel double anchoring events-based sigmoidal mixed model was developed using time to the incident of AD diagnosis as the time scale. RESULTS: 4 non-carriers and non-Hispanic Whites showed better memory performance, respectively, in all three cognitive domains. DISCUSSION: Using harmonized data across multiple cohorts is the key to accurately characterizing the temporal order of AD biomarkers. Time to incident AD diagnosis should be used as the time scale for reproducibility purposes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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