Testing the Clinical Dementia Rating Sum of Boxes as an Outcome for Dementia with Lewy Bodies Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dementia with Lewy bodies (DLB), a common cause of dementia, has no FDA-approved therapies, and clinical trials to date have had limited ability to demonstrate efficacy. The lack of validated DLB-specific clinical trial outcomes may hinder these efforts. Here, we test whether the Clinical Dementia Rating (CDR) and other commonly used clinical evaluation tools for Alzheimer's disease (AD) and Parkinson's disease (PD) could potentially be used as outcome measures in future DLB clinical trials. METHODS: A retrospective, cross-sectional chart review of 600 patients (359 AD, 241 DLB) who completed a comprehensive clinical, cognitive, functional, and behavioral evaluation over a 10-year period was carried out. Performance of the CDR, its sum of boxes (CDR-SB), and other AD and PD evaluation measures were assessed for stage-wide performance from mild cognitive impairment (CDR 0.5) to moderate-severe dementia (CDR 2). RESULTS: The CDR and CDR-SB characterize important differences between AD and DLB across different cross-sectional stages of disease severity, with the greatest differences seen at the CDR 0.5 stage. DLB showed greater deficits in commonly used AD functional and behavioral measures at the CDR 0.5 stage, while more DLB-specific measures showed significant differences from AD across the entire disease spectrum. The patient version of the Quick Dementia Rating System showed greater stage-wide impairment in DLB than AD, supporting its use as a patient-reported outcome. The Montreal Cognitive Assessment showed greater stage-wide impairment in AD than in DLB patients, suggesting lack of sensitivity as an outcome measure for DLB clinical trials. CONCLUSION: Improved study design and selection of appropriate outcome measures in DLB clinical trials can facilitate demonstration of efficacy. While the CDR-SB could work on a DLB clinical trial, the field would be most advanced by the development of a DLB-specific global rating instrument.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».