Previsão de amilóide na doença de Alzheimer em estágio inicial por meio de fenotipagem de fala - FUTURE Extension (FUTURE-US)

O objetivo principal do estudo é avaliar se um conjunto de algoritmos que analisam os padrões acústicos e linguísticos da fala podem prever mudanças no Composto Clínico de Alzheimer Pré-clínico com processamento semântico (PACC5) entre a linha de base e +12 meses de acompanhamento em todos os quatro braços, como medido pelo coeficiente de concordância individual (CIA) entre a mudança no PACC5 e o modelo de regressão correspondente, treinado em dados de linha de base da fala para predizê-lo. Os objetivos secundários incluem (1) avaliar se algoritmos semelhantes podem prever mudanças no PACC5 entre a linha de base e +12 meses de acompanhamento nas populações cognitivamente normais (CN) e MCI separadamente; (2) avaliar se algoritmos semelhantes treinados para regredir contra pontuações PACC5 no início do estudo, ainda regridem significativamente contra pontuações PACC5 em +12 meses de acompanhamento, conforme medido pelo coeficiente de concordância individual (CIA) entre o composto PACC5 em +12 meses e o modelo de regressão, treinado em dados de fala de linha de base para prever pontuações PACC5 na linha de base; (3) avaliar se algoritmos semelhantes podem classificar conversores versus não conversores nos braços cognitivamente normais (braço 3 + 4) e declinantes rápidos x lentos nos braços MCI (braço 1 + 2), conforme medido pela área sob a curva (AUC) da curva característica de operação do receptor, sensibilidade, especificidade e kappa de Cohen dos classificadores binários correspondentes. Os objetivos secundários incluem os objetivos acima, mas usando pontos de tempo de +24 meses e +36 meses; e, finalmente, avaliar se o desempenho do modelo para os objetivos e resultados acima melhorou se o modelo tiver acesso aos dados de fala em pontos de tempo de 1 semana, 1 mês e 3 meses.