MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414612007 · doi:10.1002/alz.70653

The PREVENT‐AD cohort: Accelerating Alzheimer's disease research and treatment in Canada and beyond

2025· article· en· W4414612007 sur OpenAlexafffundabout
Sylvia Villeneuve, Judes Poirier, John C.S. Breitner, Jennifer Tremblay‐Mercier, Jordana Remz, Jean‐Michel Raoult, Yara Yakoub, Jonathan Gallego‐Rudolf, Ting Qiu, Alfonso Fajardo Valdez, Béry Mohammediyan, Mohammadali Javanray, Amelie Metz, Safa Sanami, Valentin Ourry, Alfie Wearn, Alexandre Pastor‐Bernier, Manon Edde, Julie Gonneaud, Cherie Strikwerda‐Brown, Christine Tardif, Claudine Gauthier, Maxime Descoteaux, Mahsa Dadar, Étienne Vachon‐Presseau, Andrée‐Ann Baril, Simon Ducharme, Maxime Montembeault, Maiya R. Geddes, Jean‐Paul Soucy, Natasha Rajah, Robert Laforce, Christian Bocti, Christos Davatzikos, Pierre Bellec, Pedro Rosa‐Neto, Sylvain Baillet, Alan C. Evans, D. Louis Collins, M. Mallar Chakravarty, Kaj Blennow, Henrik Zetterberg, R. Nathan Spreng, Alexa Pichet Binette

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMcGill UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill University Health CentreMontreal Heart InstituteUniversité de SherbrookeUniversité LavalUniversité de MontréalConcordia UniversityDouglas Mental Health University InstituteToronto Metropolitan UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on AgingFonds de Recherche du Québec - SantéCanada First Research Excellence FundVetenskapsrådetCanada Foundation for InnovationFondation Brain CanadaFondation Jean-Louis LévesqueCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer SocietyAlzheimer's Association
Mots-clésDiseaseNeuroimagingLongitudinal studyCognitionMagnetic resonance imagingAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeCognitive declineLongitudinal data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The PResymptomatic EValuation of Experimental or Novel Treatments for Alzheimer's Disease (PREVENT-AD) is an investigator-driven study that was created in 2011 and enrolled cognitively normal older adults with a family history of sporadic AD. Participants are deeply phenotyped and have now been followed annually for more than 12 years (median follow-up 8.0 years, SD 3.1). Multimodal magnetic resonance imaging (MRI), genetic, neurosensory, clinical, cerebrospinal fluid, and cognitive data collected until 2017 on 348 participants who agreed to open sharing with the neuroscience community were already available. We now share a new release including 6 years of additional follow-up cognitive data, and additional MRI follow-ups, clinical progression, new longitudinal behavioral and lifestyle measures (questionnaires, actigraphy), longitudinal AD plasma biomarkers, amyloid-beta and tau positron emission tomography (PET), magnetoencephalography, as well as neuroimaging analytic measures from all MRI modalities. We describe the PREVENT-AD study, the data shared with the global research community, as well as the model we created to sustain longitudinal follow-ups while also allowing new innovative data collection. HIGHLIGHTS: The PResymptomatic EValuation of Experimental or Novel Treatments for Alzheimer's Disease (PREVENT-AD) is a single-site longitudinal study that started in 2011 with annual follow-up data collection on individuals at risk of Alzheimer's disease who were all cognitively normal at enrolment. All 387 participants were enrolled between 2011 and 2017 and 306 (79%) of these participants were still in the study as of December 2023. While the PREVENT-AD dataset was not originally planned to be shared with the global research community, 348 participants retrospectively consented for their data to be shared with researchers worldwide. The first release of data was in 2019. We now share a second release that includes 6 years of additional follow-up visits, information on clinical progression and novel cognitive, behavioral, genetic, plasma and neuroimaging (amyloid and tau positron emission tomography [PET], magnetoencephalography [MEG], and new magnetic resonance imaging [MRI] sequences) data. It also includes analytic outputs for neuroimaging modalities.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & DementiaMême sujetDementia and Cognitive Impairment ResearchTravaux en français237 207