Semantic Memory Impairment for Biological and Man-Made Objects in Individuals With Amnestic Mild Cognitive Impairment or Late-Life Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Amnestic mild cognitive impairment (aMCI) and late-life depression (LLD) both increase the risk of developing Alzheimer disease (AD). Very little is known about the similarities and differences between these syndromes. The present study addresses this issue by examining the nature of semantic memory impairment (more precisely, object-based knowledge) in patients at risk of developing AD. METHODS: Participants were 17 elderly patients with aMCI, 18 patients with aMCI plus depressive symptoms (aMCI/D+), 15 patients with LLD, and 29 healthy controls. All participants were aged 55 years or older and were administered a semantic battery designed to assess semantic knowledge for 16 biological and 16 man-made items. RESULTS: Overall performance of aMCI/D+ participants was significantly worse than the 3 other groups, and performance for questions assessing knowledge for biological items was poorer than for questions relating to man-made items. CONCLUSION: This study is the first to show that aMCI/D+ is associated with object-based semantic memory impairment. These results support the view that semantic deficits in aMCI are associated with concomitant depressive symptoms. However, depressive symptoms alone do not account exclusively for semantic impairment, since patients with LLD showed no semantic memory deficit.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».