Validity of a novel computerized cognitive battery for mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The NeuroTrax Mindstreams computerized cognitive assessment system was designed for widespread clinical and research use in detecting mild cognitive impairment (MCI). However, the capability of Mindstreams tests to discriminate elderly with MCI from those who are cognitively healthy has yet to be evaluated. Moreover, the comparability between these tests and traditional neuropsychological tests in detecting MCI has not been examined. METHODS: A 2-center study was designed to assess discriminant validity of tests in the Mindstreams Mild Impairment Battery. Participants were 30 individuals diagnosed with MCI, 29 with mild Alzheimer's disease (AD), and 39 healthy elderly. Testing was with the Mindstreams battery and traditional neuropsychological tests. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to examine the ability of Mindstreams and traditional measures to discriminate those with MCI from cognitively healthy elderly. Between-group comparisons were made (Mann-Whitney U test) between MCI and healthy elderly and between MCI and mild AD groups. RESULTS: Mindstreams outcome parameters across multiple cognitive domains significantly discriminated among MCI and healthy elderly with considerable effect sizes (p < 0.05). Measures of memory, executive function, visual spatial skills, and verbal fluency discriminated best, and discriminability was at least comparable to that of traditional neuropsychological tests in these domains. CONCLUSIONS: Mindstreams tests are effective in detecting MCI, providing a comprehensive profile of cognitive function. Further, the enhanced precision and ease of use of these computerized tests make the NeuroTrax system a valuable clinical tool in the identification of elderly at high risk for dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».