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Enregistrement W2030722241 · doi:10.1017/s1355617711001718

Preclinical Cognitive Trajectories Differ for Alzheimer's Disease and Vascular Dementia

2012· article· en· W2030722241 sur OpenAlexaff
Erika J. Laukka, Stuart MacDonald, Laura Fratiglioni, Lars Bäckman

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésDementiaCognitive declineCognitionVerbal fluency testVascular dementiaMedicinePopulationFluencyRecallAudiologyDiseaseAlzheimer's diseasePsychologyNeuropsychologyPsychiatryInternal medicineCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated differences between Alzheimer's disease (AD) and vascular dementia (VaD) from the appearance of the first cognitive symptoms, focusing on both time of onset and rate of accelerated decline for different cognitive functions before dementia diagnosis. Data from a longitudinal population-based study were used, including 914 participants (mean age = 82.0 years, SD = 5.0) tested with a cognitive battery (word recall and recognition, Block Design, category fluency, clock reading) on up to four occasions spanning 10 years. We fit a series of linear mixed effects models with a change point to the cognitive data, contrasting each dementia group to a control group. Significant age-related decline was observed for all five cognitive tasks. Relative to time of diagnosis, the preclinical AD persons deviated from the normal aging curve earlier (up to 9 years) compared to the preclinical VaD persons (up to 6 years). However, once the preclinical VaD persons started to decline, they deteriorated at a faster rate than the preclinical AD persons. The results have important implications for identifying the two dementia disorders at an early stage and for selecting cognitive tasks to evaluate treatment effects for persons at risk of developing AD and VaD.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations38
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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