A multi-state model for the analysis of changes in cognitive scores over a fixed time interval
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present the novel approach of using a multi-state model to describe longitudinal changes in cognitive test scores. Scores are modelled according to a truncated Poisson distribution, conditional on survival to a fixed endpoint, with the Poisson mean dependent upon the baseline score and covariates. The model provides a unified treatment of the distribution of cognitive scores, taking into account baseline scores and survival. It offers a simple framework for the simultaneous estimation of the effect of covariates modulating these distributions, over different baseline scores. A distinguishing feature is that this approach permits estimation of the probabilities of transitions in different directions: improvements, declines and death. The basic model is characterised by four parameters, two of which represent cognitive transitions in survivors, both for individuals with no cognitive errors at baseline and for those with non-zero errors, within the range of test scores. The two other parameters represent corresponding likelihoods of death. The model is applied to an analysis of data from the Canadian Study of Health and Aging (1991-2001) to identify the risk of death, and of changes in cognitive function as assessed by errors in the Modified Mini-Mental State Examination. The model performance is compared with more conventional approaches, such as multivariate linear and polytomous regressions. This model can also be readily applied to a wide variety of other cognitive test scores and phenomena which change with age.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».