Predicting cognitive change using functional, structural, and neuropsychological predictors
Notice bibliographique
Résumé
To effectively address Alzheimer's disease, it is crucial to understand its earliest manifestations, underlying mechanisms and early markers of progression. Recent findings of very early brain activation anomalies highlight their potential for early disease characterization and predicting future cognitive decline. Our objective was to evaluate the value of brain activation-both individually and in combination with structural and neuropsychological measures-for predicting cognitive change. The study included 105 individuals from the Consortium for the Early Identification of Alzheimer's Disease-Quebec cohort who exhibited subjective cognitive decline or mild cognitive impairment. Cognitive decline was assessed by calculating the slope of Montreal Cognitive Assessment scores using regression models across successive assessments, and individuals were characterized as either decliners or stable based on clinically reliable change. We evaluated cognitive decline predictions using unimodal models for each class of predictors and multimodal models that combined these predictors. Functional activation emerged as a strong predictor of cognitive change (R²=52.5%), with 87.6% accuracy and 98.7% specificity, performing comparably to structural and neuropsychological measures. Although the unimodal functional model exhibited high specificity, indicating that functional abnormalities frequently predict future decline, it had low sensitivity (60%), meaning that the absence of abnormalities does not rule out future decline. Multimodal models provided greater explanatory power than unimodal models and greater sensitivity than the functional model. These findings highlight the potential role of early brain activation anomalies in the early detection of future cognitive changes, offering valuable insights for clinicians and researchers in assessing cognitive decline risk and refining clinical trial criteria.
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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 | 0,001 |
| 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 ».