Towards Practical Cognitive Assessment for Detection of Early Dementia: A 30-Minute Computerized Battery Discriminates as Well as Longer Testing
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of cognitive decline may lead to more effective treatment. Clinical cognitive assessment is essential for early detection, but must be brief with easily interpretable results. The present study defines and evaluates a 30-minute cognitive battery consisting of a subset of tests that comprise a longer computerized battery recently validated in detecting mild cognitive impairment (MCI). Participants were from three tertiary care memory clinics and an assisted living facility (final group: N=161) with consensus diagnoses of cognitively healthy, MCI, or mild dementia. A comprehensive NeuroTrax battery evaluated memory, executive function, visual spatial perception, verbal function, information processing speed, and motor skills. Validity of a single summary measure ('MCI Score') designed for dementia detection and built exclusively from tests of memory, executive function, and visual spatial perception was evaluated with receiver operating characteristic (ROC) analysis. Discriminant validity (area under the curve: AUC) was at least as large for the 6-parameter MCI Score as for a 20-parameter score necessitating administration of the entire battery. Further, the MCI Score had a larger AUC with reduced variance relative to its constituent parameters. AUC for distinguishing dementia was 0.886; AUC for distinguishing cognitively healthy was 0.823. Finally, the MCI Score discriminated among all three diagnostic groups (ANOVA; F[2,150]=52.54, p<0.001). Hence a reduced NeuroTrax battery (30 minutes) with MCI Score is a useful clinical tool for summarizing cognitive data relevant to early dementia detection.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».