Machine learning analyses identify multi-modal frailty factors that selectively discriminate four cohorts in the Alzheimer’s disease spectrum: a COMPASS-ND study
-д хадгалсан:
Bohn, L., et al., Machine learning analyses identify multi-modal frailty factors that selectively discriminate four cohorts in the Alzheimer’s disease spectrum: a COMPASS-ND study. BMC Geriatrics, n. 837, 2023, 18 p.
Ref.
595806
Байршил:
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Palabras clave:
Personas mayores, Dependencia, Demencia, Enfermedad de Alzheimer, Predicción, Nuevas tecnologías, Deterioro cognitivo, Calidad de vida, Síntomas, Evolución enfermedad, Factor de riesgo, Canadá
Personas mayores, Dependencia, Demencia, Enfermedad de Alzheimer, Predicción, Nuevas tecnologías, Deterioro cognitivo, Calidad de vida, Síntomas, Evolución enfermedad, Factor de riesgo, Canadá
Хураангуй:
Los indicadores de fragilidad pueden operar en amalgamas dinámicas de condiciones de enfermedad, síntomas clínicos, biomarcadores, señales médicas, características cognitivas, e incluso creencias y prácticas de salud. Este estudio es el primero en evaluar cuáles, entre estos múltiples indicadores relacionados con la fragilidad, son predictores importantes y diferenciales de cohortes clínicas que representan la progresión a lo largo del espectro de la enfermedad de Alzheimer (EA). Aplicamos tecnología de aprendizaje automático a dichos indicadores para identificar los principales predictores de tres cohortes del espectro de la EA; a saber, deterioro cognitivo subjetivo, deterioro cognitivo leve y EA. El punto de referencia común fue una cohorte de adultos mayores sin deterioro cognitivo.
Los indicadores de fragilidad pueden operar en amalgamas dinámicas de condiciones de enfermedad, síntomas clínicos, biomarcadores, señales médicas, características cognitivas, e incluso creencias y prácticas de salud. Este estudio es el primero en evaluar cuáles, entre estos múltiples indicadores relacionados con la fragilidad, son predictores importantes y diferenciales de cohortes clínicas que representan la progresión a lo largo del espectro de la enfermedad de Alzheimer (EA). Aplicamos tecnología de aprendizaje automático a dichos indicadores para identificar los principales predictores de tres cohortes del espectro de la EA; a saber, deterioro cognitivo subjetivo, deterioro cognitivo leve y EA. El punto de referencia común fue una cohorte de adultos mayores sin deterioro cognitivo.
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