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Enregistrement W7117303123 · doi:10.1002/alz70859_100939

Digital twins techniques in the design of Alzheimer’s disease clinical trials: an application to the Internet‐Based Conversational Engagement Clinical Trial (I‐CONECT)

2025· article· en· W7117303123 sur OpenAlexaboutno aff
Chao‐Yi Wu, Liu Chen, Steven E. Arnold, Hiroko H. Dodge

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialDiseaseDementiaDigital healthMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With U.S. Food and Drug Administration (FDA)-approved anti-amyloid, partially disease-modifying treatments now available, the ethical justification for randomly assigning patients to placebo has become controversial. The idea of twin-controls (or virtual-controls) has gained significant attention in recent years, with the aim of creating twin patient cohorts that can be used as a surrogate to evaluate the effects of treatment on a personalized level. While promising, the feasibility of digital twins techniques remains largely untested. METHOD: I-CONECT is a multi-site, single-blind, randomized controlled trial (RCT) examining the effects of conversational interactions on cognition among socially isolated subjects aged ≥ 75 years (normal cognition; mild cognitive impairment). 186 participants were randomized into experimental or control groups. The experimental group engaged in video chats with study staff 4 times/week for 6 months, while the control groups received weekly 10-minute phone calls. The current analysis focused on the efficacy-shown Montreal Cognitive Assessment (MoCA; global cognition) and category fluency animals (CFA; language-based executive function) at 6-month follow-up. Data from the National Alzheimer's Coordinating Center-Uniform Data Set (NACC-UDS) were used to create digital twins for treatment participants through two methods. Method 1 involved twin mapping, matching participants with 1 to 20 twins who had similar demographic, biological, and social factors, and comparing change scores between each participant and their twins. Method 2 used direct modeling by building random forest models to predict change scores as if participants were assigned to a "usual care" control group. Effect sizes were compared between original and twin-controls trials, as well as between the two methods. RESULT: Approximately 10% of NACC-UDS participants (5,332 out of 50,259) were eligible for I-CONECT. For parallel-group designs, treatment effect sizes on MoCA closely aligned between original (β=1.67) and twin-control (β=1.46-1.97) trials when the Euclidean distance mapping was applied. Similar findings were found in CFA (original trial β=2.56; twin-control trial β=2.31-3.34). For single-case, n-of-1 designs, methods 1 and 2 showed substantial agreement in identifying treatment responders (Cohen's Kappa=1 for MoCA; 0.68 for CFA). CONCLUSION: Digital twins from publicly available datasets enhance the rigor of RCTs by providing mapped twins as controls for early-phase dementia trials.

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)0,209
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,286
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2090,286
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,212 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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