Un quadro di stabilità delle affermazioni scientifiche per valutare le pipeline di morfometria da risonanza magnetica (MRI)

Abstract degli autori

Le pipeline di morfometria MRI vengono spesso valutate in base alla concordanza delle misurazioni o all’accuratezza nelle fasi successive, ma il loro valore scientifico dipende dalle conclusioni che consentono di sostenere. Due pipeline possono produrre risultati simili a livello delle caratteristiche e tuttavia sostenere conclusioni diverse sull’invecchiamento, sul declino cognitivo o sulla neurodegenerazione. Introduciamo la stabilità delle affermazioni scientifiche (Scientific Claim Stability, SCS), un quadro di valutazione incentrato sulle affermazioni che trasforma le tabelle di morfometria delle regioni di interesse (ROI) in schede verificabili delle affermazioni e ne valuta il supporto al variare del dataset, della pipeline di elaborazione, dell’atlante, della famiglia di caratteristiche e del target. Su 10.370 scansioni MRI provenienti da tre dataset e cinque coorti, SCS genera 2.783 schede delle affermazioni e valuta 89 coppie affermazione-famiglia. La valutazione distingue le affermazioni stabili, trasferibili e fragili. I confronti tra FreeSurfer 8 e FastSurfer mostrano un’elevata concordanza delle evidenze e una bassa sovrapposizione del supporto anatomico con la specificazione primaria delle covariate. Le analisi corrette per l’acquisizione mostrano che l’entità del disaccordo sul supporto dipende dalla specificazione del modello. Una revisione strutturata condotta da specialisti in geriatria, neuroscienze e radiologia, affiancati da valutatori ausiliari di ChatGPT e Gemini, valuta plausibilità, chiarezza, fedeltà, utilità e cautela delle affermazioni. SCS offre un metodo riproducibile per verificare la stabilità delle evidenze a sostegno delle affermazioni morfometriche senza presupporre l’esistenza di un gold standard universale.