Methods to crosswalk between cognitive test scores using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Cohort
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Studies use multiple different instruments to measure dementia-related outcomes, making head-to-head comparisons of interventions difficult. METHODS: To address this gap, we developed two methods to crosswalk estimated treatment effects on cognitive outcomes that are flexible, broadly applicable, and do not rely on strong distributional assumptions. RESULTS: We present two methods to crosswalk effect estimates using one measure to estimates using another measure, illustrated with global cognitive measures from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Specifically, we develop crosswalks for the following measures and associated change scores over time: the clinical dementia rating scale sum of box (CDR-SB), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Mini-Mental State Examination (MMSE) scores. Finally, a setting in which crosswalking is not appropriate is illustrated with plasma phosphorylated tau (p-tau) concentration and global cognitive measures. DISCUSSION: Given the inconsistent collection and reporting of dementia and cognitive outcomes across studies, these crosswalking methods offer a valuable approach to harmonizing and comparing results reported on different scales. HIGHLIGHTS: Developed methods to crosswalk from one cognitive outcome to another in studies of dementia interventions. Methods illustrated using combinations of global cognitive tests: the CDR-SB, MoCA, and MMSE. Illustrates scenarios where crosswalking may not be appropriate for certain combinations of measures. Crosswalking methods support comparison of interventions with accurate error propagation. Facilitates inclusion of more studies in meta-analyses by increasing data comparability.
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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 | 0,107 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».