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Enregistrement W4409378063 · doi:10.1002/trc2.70081

Measuring time saved in Alzheimer's disease: What is a meaningful slowing of progression?

2025· article· en· W4409378063 sur OpenAlexafffund
Krista L. Lanctôt, Linus Jönsson, Alireza Atri, Russ Paulsen, Soeren Mattke, Julie Hviid Hahn‐Pedersen, Pepa Polavieja, Thomas Maltesen, Teresa León, Anders Gustavsson

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierNovo NordiskNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationBiogenEli Lilly and CompanyBioClinicaMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeEisaiNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésDiseaseAlzheimer's diseaseMedicineNeuroscienceGerontologyInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Minimal clinically important differences (MCIDs) for Alzheimer's disease (AD) have previously been estimated using clinician-based anchors. However, MCIDs have been criticized for not reflecting the preferences of people living with AD (PLWAD). Furthermore, interpretations of clinical trial results have been criticized for conflating within-person meaningfulness thresholds and between-group differences. Here, we simulate scenarios of disease slowing and compare those to published MCIDs. METHODS: Scenarios of 5%-95% disease slowing were simulated using Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data. Time saved and point differences on the Clinical Dementia Rating scale-Sum of Boxes (CDR-SB) were estimated for these scenarios and compared to published MCIDs. RESULTS: Scenario analyses resulted in estimates of time saved at ∼3 weeks-17 months and mean changes at 0.08-1.5 CDR-SB points over 18 months. The often referenced MCID for mild cognitive impairment (0.98) thereby corresponded to 11 months slowing, whereas the MCID for mild dementia (1.63) corresponded to >17 months slowing. DISCUSSION: Translating trial endpoints to estimates of time saved supports that often-referenced MCIDs may not be aligned with realistic and meaningful slowing of clinical progression. Highlights: AD slowing of clinical progression by 5%-95% resulted in 0.74-17 months saved and 0.08-1.5 CDR-SB points change at 18 months.Slowing of at least 60% or 11 months of time saved over 18 months met an often-cited MCID threshold of 0.98 points for mild cognitive impairment.For mild AD dementia, an MCID of 1.63 meant that even an 18-month delay over 18 months would be considered only borderline meaningful-a face invalid and unrealistic proposition.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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