Early cognitive response after repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) may predict later cognitive change in Alzheimer disease, but the incremental value of domain-specific response is unclear. We analyzed data from 112 randomized participants; 101 entered a Week-5 landmark cohort and 91 had complete predictors and outcomes at 8, 16, and 24 weeks post-treatment. Nested predictor-set comparisons used ridge regression to evaluate baseline information, trial variables, early total-score response, and domain-specific response. Model-class comparisons included ridge, multi-task elastic net, restricted random forest, and longitudinal mixed effects. Validation used repeated treatment-site-stratified 5-fold cross-validation with five repetitions, nested hyperparameter tuning, and paired participant-level bootstrap comparisons with 10,000 resamples. Adding Week-3 and Week-5 ADAS-Cog total-score response improved prediction. The early total-response ridge achieved overall MAE 3.067, RMSE 3.885, and $R^2=0.384$. Replacing two total-response variables with 22 component-level changes worsened performance (MAE 3.363, RMSE 4.269, $R^2=0.257$). The paired MAE difference was -0.297 points (95% CI -0.485 to -0.115). Mixed effects was competitive (MAE 3.162), with an uncertain overall difference from total-response ridge. Sensitivity analyses using absolute future scores and excluding Week-3 response supported the main findings. In this sample, early aggregate ADAS-Cog response was more informative than a higher-dimensional domain-specific representation. The model is an internally validated early-response updating tool, not a pretreatment selection model or evidence of causal rTMS efficacy.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

掩码自编码MAE
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
美军电磁频谱战的发展及启示
科技导报
19+阅读 · 2019年3月25日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
美军电磁频谱战的发展及启示
科技导报
19+阅读 · 2019年3月25日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员