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Enregistrement W2008870810 · doi:10.6000/2292-2598.2013.01.02.4

Dysgraphia in Relation to Cognitive Performance in Patients with Alzheimer’s Disease

2013· article· en· W2008870810 sur OpenAlexvenueno aff
Emanuela Onofri, Marco Mercuri, MariaLucia Salesi, Salvatore Ferrara, Giulia Maria Troili, C. Simeone, Max Rapp Ricciardi, Serafino Ricci, Trevor Archer

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysgraphiaAlzheimer's diseaseCognitionPsychologyRelation (database)DiseaseCognitive psychologyNeuroscienceMedicineInternal medicineComputer scienceDyslexiaLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dysgraphia has been observed in patients presenting mild to moderate levels of Alzheimer’s disease (AD) in several studies. In the present study, 30 AD patients and 30 matched healthy controls, originating from the Lazio region, Rome, Italy, were examined on tests of letter-writing ability and cognitive performance over a series of 10 test days that extended over 19 days (Test days: 1, 3, 5, 7, 9 11, 13, 15, 17, and 19). Consistent deficits by the AD patients over the initial cognition test (PQ1), 2nd cognition test (PQ2) and the difference between them (D∆), expressing deterioration, and writing-time compared the group of healthy control subjects were obtained. Furthermore, the performances of the AD patients on the PQ1, D∆ and writing-time, but not the PQ2, tests deteriorated from the 1st five days of testing (Days 1-9) to the 2nd five days (11-19). Both AD patients’ and healthy controls’ MMSE scores were markedly and significantly correlated with performance of PQ1, writing-time and PQ2. The extent of dysgraphia and progressive deficits in the AD patients implicate multiple brain regions in the loss of functional integrity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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