P-448 - The validation of ADAS-Cog: cognitive performance and characteristics of patients with alzheimer’s disease or depressive pseudodementia
Notice bibliographique
Résumé
The cognitive subscale of the Alzheimer's Disease Assessment Scale (ADAS-Cog) has been established internationally as an instrument for the assessment of treatment efficacy and cognitive performance in clinical trials. There is no data about the psychometric characteristics of ADAS-Cog in Hungarian sample. This study is a part of the Hungarian standardization process of ADAS-Cog. It is crucial to examine the cognitive performance of patients with pseudodementia caused by depression (D) because of its’ similarities with Alzheimer's disease (AD). The objective of the study was to analyze the characteristics of the cognitive subscale for further validation purposes. The study aimed at analyzing the ADAS-Cog performance of patients with D and AD in a Hungarian sample to make future studies more accurate through more exact differentiation between the two diseases. Forty-seven normal elderly control (CG) subjects, 66 AD patients and 39 patients with D participated in the study. The mental state and the severity of depressive symptoms of the participants were assessed by the means of ADAS-Cog, Mini Mental State Examination (MMSE) and Beck Depression Inventory. While the performance of the two patient groups differed from the CG, the two groups are overlapping and the characteristic of the ROC curve indicates that the differentiation is mediocre (AUC = 0.8 Sensitivity = 62.1%, Specificity = 89.7%). The results suggest that pseudodementia should be considered during the design of studies using ADAS-Cog. As the cognitive subscale is not suitable to differentiate between AD and pseudodementia additional measures like BDI should be administered.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».