The neuropsychological profile of vascular cognitive impairment not demented: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The most common cause of vascular cognitive impairment not demented (VCIND) is cerebral small vessel disease leading to diffuse subcortical white matter lesions. While many studies indicate that the core cognitive features of VCIND are executive dysfunction and impaired processing speed, this finding is not always consistent, and may be partially dependent on the comparison group applied. Hence, we undertook two systematic meta-analytic reviews on neuropsychological test performance across eight cognitive domains: between VCIND and healthy controls (data from 27 studies), and between VCIND and non-vascular mild cognitive impairment (nv-MCI; data from 20 studies). Our quantitative synthesis of the research literature demonstrates that individuals with VCIND show weaknesses across all cognitive domains relative to healthy controls, with the greatest impairment in the domain of processing speed (Md = -1.36), and the least affected being working memory (Md = -.48) and visuospatial construction (Md = -.63). When compared directly with nv-MCI, individuals with VCIND had significantly greater deficits in processing speed (Md = -.55) and executive functioning (Md = -.40), while those with nv-MCI exhibited a greater relative deficit in delayed memory (Md = .41). Our analyses indicate that disruption to subcortical white matter tracts impairs more cognitive processes than is typically thought to be directly related to the fronto-subcortical network. The data also suggest that differing brain aetiologies can be responsible for similar cognitive profiles. Although the findings do not evince diagnostic value, they allude to the interconnectivity of disparate cognitive processes and call for further research on the behavioural outcome of network disruption.
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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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».