Visuomotor Impairments in Older Adults at Increased Alzheimer's Disease Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Recent evidence suggests that visuomotor behaviors may be disrupted in the very early stages of Alzheimer's disease (AD). Here we propose that using kinematic measures under conditions that place demands on visual-spatial and cognitive-motor processing may provide an effective behavioral means to detect subtle changes associated with AD risk. METHODS: To this end, we have tested 22 young adults (mean age = 26.4 ± 4.1) and 22 older adults (mean age = 64.3 ± 10.1) at low AD, and 22 older adults (mean age = 67.7 ± 11.3) at high AD risk (i.e., strong family history or diagnosis of mild cognitive impairment). Kinematic measures were acquired on four visuomotor transformation tasks (standard, feedback reversal, plane dissociated, and plane dissociated + feedback reversal) using a dual-touchscreen tablet. RESULTS: Comparing participants at increased AD risk with both young and old healthy control groups revealed significant performance disruptions in at-risk individuals as task demands increased. Furthermore, we were able to discriminate between individuals at high and low AD risk with a classification accuracy of 86.4% (sensitivity: 81.8%, specificity: 90.9%). CONCLUSION: We suggest that the impairments observed in individuals at increased AD risk may reflect inherent brain alteration and/or early neuropathology disrupting the reciprocal communication between hippocampal, parietal, and frontal brain regions required to successfully prepare and update complex reaching movements. Such impairment has the potential to affect activities of daily living, and may serve as a sensitive measure of functional ability in at-risk adults.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».