Mild cognitive impairment: a concept in evolution
Notice bibliographique
Résumé
The construct of mild cognitive impairment (MCI) has evolved over the past 10 years since the publication of the new MCI definition at the Key Symposium in 2003, but the core criteria have remained unchanged. The construct has been extensively used worldwide, both in clinical and in research settings, to define the grey area between intact cognitive functioning and clinical dementia. A rich set of data regarding occurrence, risk factors and progression of MCI has been generated. Discrepancies between studies can be mostly explained by differences in the operationalization of the criteria, differences in the setting where the criteria have been applied, selection of subjects and length of follow-up in longitudinal studies. Major controversial issues that remain to be further explored are algorithmic versus clinical classification, reliability of clinical judgment, temporal changes in cognitive performances and predictivity of putative biomarkers. Some suggestions to further develop the MCI construct include the tailoring of the clinical criteria to specific populations and to specific contexts. The addition of biomarkers to the clinical phenotypes is promising but requires deeper investigation. Translation of findings from the specialty clinic to the population setting, although challenging, will enhance uniformity of outcomes. More longitudinal population-based studies on cognitive ageing and MCI need to be performed to clarify all these issues.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,026 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».