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Enregistrement W2039401334 · doi:10.1037/a0016152

Semantic inhibition impairment in mild cognitive impairment: A distinctive feature of upcoming cognitive decline?

2009· article· en· W2039401334 sur OpenAlexafffund
Sara Bélanger, Sylvie Belleville

Notice bibliographique

RevueNeuropsychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer Society
Mots-clésPsychologyDementiaCognitionCognitive declineAudiologyCognitive impairmentAlzheimer's diseaseSemantic dementiaDiseaseDevelopmental psychologyInternal medicinePsychiatryMedicineFrontotemporal dementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to measure semantic inhibitory capacities in persons with a diagnosis of Alzheimer's disease (AD) or mild cognitive impairment (MCI), in healthy older and younger adults. This was done by relying on a computerized adaptation of the Hayling task, designed to diminish the likelihood of using alternative noninhibitory strategies. Participants with both AD and MCI showed impaired performance on the inhibition condition. Participants with AD showed both poorer score and an increased number of errors, whereas persons with MCI obtained lower score. There was also an effect of normal aging in the inhibition condition when considering reaction time only. In participants with MCI and AD, there was a significant correlation between lexico-semantic capacities and performance on the automatic condition. Follow-up analysis revealed that participants with MCI who experienced a subsequent significant cognitive decline had impaired performance in the inhibition condition at the time of the experiment, while participants with MCI who remained stable did not. Overall, results indicate that semantic inhibition of a prepotent response is impaired in participants with MCI and may have predictive value regarding future decline, supporting its prognostic role in the early identification of dementia.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations73
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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