Memory and Cognition in Preclinical Dementia: What We Know and What We Do Not Know
Notice bibliographique
Résumé
This overview focuses on the cognitive transition between normal aging and dementia. Numerous studies indicate that individuals who will go on to develop dementia show cognitive deficits many years before the time at which a clinical diagnosis could be rendered. The degree of preclinical impairment is remarkably similar for tasks assessing episodic memory, executive functioning, and perceptual speed, consistent with the view that multiple brain alterations occur prior to clinical disease onset. Although most research in this area has dealt with Alzheimer disease (AD), several recent reports indicate that the pattern of preclinical impairment is very similar in the second largest dementia disorder, vascular dementia (VaD). This is important because currently the possibility for interventions to postpone disease onset is greater in VaD than in AD. Despite pronounced preclinical cognitive deficits in dementia, the performance distributions between cases and controls are largely overlapping, hampering the ability to identify high-risk individuals. To alleviate this problem, future research should evaluate hybrid models for the prediction of dementia. In such models, multiple indicators of cognitive functioning should be included along with markers from other domains that have been linked to subsequent dementia (such as brain imaging, genetics, and lifestyle variables). To the extent that these categories of variables add unique variance, classification accuracy will increase and the overlap in performance scores between incident cases and controls will decrease, thereby enhancing clinical usefulness. This approach would also facilitate the examination of interactive effects among classes of preclinical markers.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».