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Enregistrement W2019407969 · doi:10.1159/000334656

Contribution of <sup>1</sup>H Spectroscopy to a Brief Cognitive-Functional Test Battery for the Diagnosis of Mild Alzheimer’s Disease

2011· article· en· W2019407969 sur OpenAlexaff
Andrea Silveira de Souza, Ricardo de Oliveira‐Souza, Jorge Moll, Fernanda Tovar‐Moll, Pedro Ângelo Andreiuolo, Cássio M.C. Bottino

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical Dementia RatingDementiaPsychologyPosterior cingulateAlzheimer's diseaseCognitionCognitive testAudiologyPsychiatryNeuroscienceDiseaseInternal medicineCognitive impairmentMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: The diagnosis of mild or questionable Alzheimer's disease (AD) depends on clinical criteria that often leave a margin for doubt. We aim to verify the diagnostic accuracy of amnestic mild cognitive impairment (aMCI) and AD with proton spectroscopy (1H-MRS) combined with brief cognitive-functional scales. METHODS: The relationship between 1H-MRS of the posterior cingulate cortex and the cognitive performance in Mini Mental State Examination, Blessed-Roth Dementia Rating and Functional Assessment Staging of Alzheimer Disease scales were investigated in 25 AD, 10 aMCI and 33 normal control (NC) individuals. RESULTS: The N-acetylaspartate (NAA)/creatine and myoinositol/NAA ratios distinguished AD patients from NC (p<0.005), and added value in diagnostic accuracy and specificity by discriminant function analysis when combined to clinical diagnosis and simple neuropsychiatric scales; an increase of 3.7% (for aMCI patients) and of 5% (for AD individuals) was observed in diagnostic accuracy, and one of 5.5% (aMCI) and of 11.1% (AD) in specificity. CONCLUSION: 1H-MRS combined with brief cognitive-functional scales provided maximum diagnostic accuracy of AD patients, and can be useful when subtle cognitive and memory dysfunction is present.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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