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Enregistrement W2048713242 · doi:10.1037/0894-4105.18.3.580

Selective Attention Impairments in Alzheimer's Disease: Evidence for Dissociable Components.

2004· article· en· W2048713242 sur OpenAlexaff
Elise J. Levinoff, Karen Li, Susan Murtha, Howard Chertkow

Notice bibliographique

RevueNeuropsychology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensJewish General HospitalYork UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySelective attentionCognitionDevelopmental psychologyAlzheimer's diseaseTask (project management)Visual attentionVisual searchCognitive psychologyAttentional controlAudiologyDiseaseInhibitory controlNeuroscienceInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tasks emphasizing 3 different aspects of selective attention-inhibition, visuospatial selective attention, and decision making-were administered to subjects with mild Alzheimer's disease (AD) and to healthy elderly control (HEC) subjects to determine which components of selective attention were impaired in AD subjects and whether selective attention could be dissociated into different components. The tasks were administered with easy versus hard levels of difficulty to assess proportional slowing as the key variable across tasks. The results indicated that the inhibitory and visual search tasks showed greater proportional slowing in subjects with AD than in HEC subjects, and that the task involving inhibition was significantly more affected in subjects with AD. Furthermore, there were no significant intertask correlations, and the results cannot be explained simply in terms of generalized cognitive slowing. These results provide evidence that inhibition is the most strikingly affected aspect of selective attention that is observed to be impaired in early stages of AD.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations71
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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