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Enregistrement W4406201139 · doi:10.1002/alz.089551

Exploring a weighted composite score for harmonization of 18F‐MK6240 and 18F‐ Flortaucipir: linearity and correlations with cognitive measures in a head‐to‐head tau PET dataset – The HEAD Study

2024· article· en· W4406201139 sur OpenAlexaff
Quentin Finn, Guilherme Povala, Guilherme Bauer‐Negrini, Andrea Franco, Tam Vo, Firoza Z Lussier, Lívia Amaral, Brian A. Gordon, William E. Klunk, Val J. Lowe, Hwamee Oh, Pedro Rosa‐Neto, David N. Soleimani‐Meigooni, Suzanne L. Baker, Joseph C. Masdeu, Tharick A. Pascoal, Belén Pascual

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead (geology)CognitionMedicineLinearityHarmonizationNuclear medicinePsychologyPhysicsPsychiatryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Harmonization of the two most commonly used Tau PET tracers, 18F‐Flortaucipir and 18F‐MK6240 has proven to be complex. Unlike the centiloid scale for amyloid tracers, Tau PET SUVRs of the two tracers are not linearly comparable and vary markedly in dynamic range and sensitivity. Method Tau PET SUVRs for Braak stage (1‐6) in 18F‐MK6240 and 18F‐Flortaucipir were obtained from the Longitudinal multicenter head‐to‐head harmonization of tau‐PET tracers (HEAD) project. For training, we used 13 amyloid confirmed AD, 24 amyloid confirmed MCI and 66 amyloid negative controls. To assess linearity and correlations with neuropsychological tests, we included the training data as well as 74 subjects of unknown or inconsistent amyloid status. Two methods of generating outcome measures were used. (1) As a stand‐in for Tau load, similar to the centiloid scale, a score of 100, 50 or 0 was given to participants of the training set by multiplying CDR score by 100. Hierarchical and ridge regression were performed for each tracer using PET‐Braak SUVRs as predictive variables. Regression coefficients were used to calculate an outcome measure for all participants. (2) Principal component analysis (PCA) was applied for each tracer to the vectors of PET‐Braak regional SUVR of the training subset. Projections along the principal axis were calculated for both modalities Result Hierarchical, ridge regression and PCA all yielded composite measures with good linear dependence between the two tracers (r2 for hierarchical, ridge and PCA were 0.84, 0.80, 0.80, respectively). Regions remaining in the hierarchical regression analyses varied between tracers: predictive regions for 18F‐MK6240 were PET‐Braak 1, 4 and 5, while 18F‐Flortaucipir used only PET‐Braak 1 and 5. Composite measures correlated well with MMSE and total MOCA score with all composite measures r < ‐0.61. Conclusion While both tracers may have different sensitivities to regional Tau distributions and disease stages, weighting multiple regions differently for each tracer gives a composite score linearly comparable across tracers that correlates with neuropsychological measures. This study is limited by the low total tau load and impairment level of all participants and would benefit from the inclusion of patients with more disease progression.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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