An exploration of cognitive subgroups in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneity is observed in the patterns of cognition in Alzheimer's disease (AD). Such heterogeneity might suggest the involvement of different etiological pathways or different host responses to pathology. A total of 627 subjects with mild/moderate AD underwent cognitive assessment with the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Dementia Rating Scale-2 (DRS-2). Latent class analysis (LCA) was performed on cognition subscale data to identify and characterize cognitive subgroups. Clinical, demographic, and genetic factors were explored for association with class membership. LCA suggested the existence of four subgroups; one group with mild and another with severe global impairment across the cognitive domains, one group with primary impairments in attention and construction, and another group with primary deficits in memory and orientation. Education, disease duration, age, Apolipoprotein E-epsilon4 (APOE epsilon4) status, gender, presence of grasp reflex, white matter changes, and early or prominent visuospatial impairment were all associated with class membership. Our results support the existence of heterogeneity in patterns of cognitive impairment in AD. Our observation of classes characterized by predominant deficits in attention/construction and memory respectively deserves further exploration as does the association between membership in the attention/construction class and APOE epsilon4 negative status.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».