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IRIS
Background: Magnetic resonance imaging (MRI) measures may be used as outcome markers in frontotemporal dementia (FTD).Objectives: To predict MRI cortical thickness (CT) at follow-up at the single subject level, using brain MRI acquired at baseline in preclinical FTD.Methods: 84 presymptomatic subjects carrying Granulin mutations underwent MRI scans at baseline and at follow-up (31.2 +/- 16.5 months). Multivariate nonlinear mixed-effects model was used for estimating individualized CT at follow-up based on baseline MRI data. The automated user-friendly preGRN-MRI script was coded.Results: Prediction accuracy was high for each considered brain region (i.e., prefrontal region, real CT at follow-up versus predicted CT at follow-up, mean error <= 1.87%). The sample size required to detect a reduction in decline in a 1-year clinical trial was equal to 52 subjects (power = 0.80, alpha = 0.05).Conclusion: The preGRN-MRI tool, using baseline MRI measures, was able to predict the expected MRI atrophy at followup in presymptomatic subjects carrying GRN mutations with good performances. This tool could be useful in clinical trials, where deviation of CT from the predicted model may be considered an effect of the intervention itself.
Background: Magnetic resonance imaging (MRI) measures may be used as outcome markers in frontotemporal dementia (FTD).Objectives: To predict MRI cortical thickness (CT) at follow-up at the single subject level, using brain MRI acquired at baseline in preclinical FTD.Methods: 84 presymptomatic subjects carrying Granulin mutations underwent MRI scans at baseline and at follow-up (31.2 +/- 16.5 months). Multivariate nonlinear mixed-effects model was used for estimating individualized CT at follow-up based on baseline MRI data. The automated user-friendly preGRN-MRI script was coded.Results: Prediction accuracy was high for each considered brain region (i.e., prefrontal region, real CT at follow-up versus predicted CT at follow-up, mean error <= 1.87%). The sample size required to detect a reduction in decline in a 1-year clinical trial was equal to 52 subjects (power = 0.80, alpha = 0.05).Conclusion: The preGRN-MRI tool, using baseline MRI measures, was able to predict the expected MRI atrophy at followup in presymptomatic subjects carrying GRN mutations with good performances. This tool could be useful in clinical trials, where deviation of CT from the predicted model may be considered an effect of the intervention itself.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11572/400439
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.