A comparison of biomarker modalities for predicting disease progression in dementia patients
Notice bibliographique
Résumé
Dementia encompasses a group of neurodegenerative disorders that pose a major public health challenge, particularly in consideration of the aging global population. Accurate prediction of disease progression is crucial for effective treatment planning for affected patients. This study explores two novel machine learning (ML) models for predicting cognitive decline in patients with dementia within a predictive horizon of 22–38 months. Cognitive change was assessed in this work using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score as the output of interest, and predicted using baseline data consisting of either cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers or T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) data. Therefore, data collected from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) was utilized to develop and evaluate the ML models, focusing on patients diagnosed with mild cognitive impairment or one of the varying forms of dementia, including Alzheimer’s disease, vascular dementia, Lewy body dementia, or frontotemporal dementia. The models developed, optimized, and compared in this study include a XGBoost model for analyzing tabular CSF data and a convolutional neural network for the structural T1-weighted MRI data. For each model, a total of 388 patients were considered, split into 272/58/58 for training/validation/testing. The results of the comparison analysis revealed that the CSF model achieved 73.1% accuracy with a ROC-AUC of 77.0%, while the MRI model attained 65.1% accuracy with a ROC-AUC of 73.5%. Saliency maps for the MRI model highlighted brain regions typically affected by dementia, confirming the model’s ability to learn relevant structural biomarkers from the T1-weighted images. Overall, this study presents a novel comparison analysis for predicting the severity of patient cognitive decline using two distinct and widely used data modalities in a diverse cohort of patients with dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».