Predicting Cognitive Decline in Nondemented Elders Using Baseline Metrics of AD Pathologies, Cerebrovascular Disease, and Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Dementia is a growing socio-economic challenge that requires early intervention. Identifying biomarkers that reliably predict clinical progression early in the disease process would better aid selection of individuals for future trial participation. Here we compared the ability of baseline, single time-point biomarkers (CSF amyloid 1-42, CSF ptau-181, white matter hyperintensities (WMH), cerebral microbleeds (CMB), whole-brain volume, and hippocampal volume) to predict decline in cognitively normal individuals who later converted to mild cognitive impairment (MCI) (CNtoMCI), and those with MCI who later converted to an Alzheimer's disease (AD) diagnosis (MCItoAD). METHODS: Standardised baseline biomarker data from ADNI2/Go, and longitudinal diagnostic data (including ADNI3), were used. Cox regression models assessed biomarkers in relation to time to change in clinical diagnosis using all follow-up timepoints available. Models were fit for biomarkers univariately, and together in a multivariable model. Hazard Ratios (HR) were compared to evaluate biomarkers. Analyses were performed separately in CNtoMCI and MCItoAD groups. RESULTS: For CNtoMCI (n = 189), there was strong evidence that higher WMH volume (individual model: HR 1.79, p = .002; fully-adjusted model: HR 1.98, p = .003), and lower hippocampal volume (individual: HR 0.54, p = .001; fully-adjusted: HR 0.40, p < .001) were associated with conversion to MCI individually and independently. For MCItoAD (n = 345), lower hippocampal (individual model: HR 0.45, p < .001; fully-adjusted model: HR 0.55, p < .001) and whole-brain volume (individual: HR 0.31, p < .001; fully-adjusted: HR 0.48, p = .02), increased CSF ptau (individual: HR 1.88, p < .001; fully-adjusted: HR 1.61, p < .001), and lower CSF amyloid (individual: HR 0.37, p < .001, fully-adjusted: HR 0.62, p = .008) were most strongly associated with conversion to AD individually and independently. DISCUSSION: Lower hippocampal volume was a consistent predictor of clinical conversion to MCI and AD. CSF and brain volume biomarkers were predictive of conversion to AD from MCI, while WMH were predictive of conversion to MCI from cognitively normal. The predictive ability of WMH in the CNtoMCI group may be interpreted as some being on a different pathological pathway, such as vascular cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».