Intraindividual Variability as a Marker of Neurological Dysfunction: A Comparison of Alzheimer's Disease and Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with certain neurological conditions may demonstrate greater inconsistency (i.e., intraindividual variability) on cognitive tasks compared to healthy controls. Several researchers have suggested that intraindividual variability may be a behavioral marker of compromised neurobiological mechanisms associated with aging, disease, or injury. The present study sought to investigate whether intraindividual variability is associated with general nervous system compromise, or rather, with certain types of neurological disturbances by comparing healthy adults, adults with Alzheimer's disease (AD), and Parkinson's disease (PD). Participants were assessed on four separate occasions using measures of reaction time and memory. Results indicated that inconsistency was correlated with indices of severity of impairment suggesting a dose-response relationship between cognitive disturbance and intraindividual variability: the more severe the cognitive disturbance, the greater the inconsistency. However, participants with AD were more inconsistent than those with PD, with both groups being more variable than the healthy group, even when controlling for group differences in overall severity of cognitive impairment or cognitive decline. Consequently, intraindividual variability may index both the severity of cognitive impairment and the nature of the neurological disturbance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».