Applications of Machine Learning for Cognitive Health in Older Individuals With HIV: Rapid Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: More than half of people with HIV are now older than 50 years, and they face an approximately 60% higher risk of developing dementia compared with the general population. In recent years, the application of artificial intelligence, particularly machine learning, combined with the growing availability of large datasets, has opened new avenues for developing prediction models that improve dementia detection, monitoring, and management. Objective: This systematic review aimed to synthesize the existing literature on the application of machine learning in dementia research among older people with HIV and identify directions for future research. Methods: A comprehensive search was conducted in PubMed, CINAHL, and Embase in September 2024, limited to studies published within the past 10 years. Eligible articles included original research involving people with HIV applying at least 1 machine learning technique and reporting dementia-related outcomes. Results: The search yielded 721 articles, of which 26 (3.6%) met the inclusion criteria. Most studies were retrospective and conducted in the United States (n=14, 53.8%), primarily focusing on neurocognitive impairment and HIV-associated neurocognitive disorders. Supervised machine learning techniques were most frequently used and demonstrated strong predictive performance. Common methodological challenges included small sample sizes, lack of external validation, limited participant diversity, and concerns about biological interpretability and generalizability. Conclusions: Machine learning research on dementia among older people with HIV primarily targets HIV-associated neurocognitive disorders, with limited exploration of age-related neurodegenerative diseases such as Alzheimer disease and related dementias. The absence of longitudinal studies and external validation remains a key limitation. Future research should broaden the focus to all-cause dementia beyond HIV-specific conditions; apply advanced machine learning methods; and leverage large-scale longitudinal, multimodal datasets. Strengthening methodological rigor and enhancing real-world applications will be critical to improving early detection and effective management of cognitive health in this unique aging population.
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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 | 0,000 |
| 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 ».