Attentional deficits in Alzheimer's, Parkinson's, and Huntington's diseases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Attentional deficits have been shown in Alzheimer's disease but it is unknown whether this reflects disease specific impairment or is present in other neurodegenerative disorders. MATERIALS & METHODS: We administered a verbal dichotic listening task (free recall and selective allocation to the left or right ear) to 17 patients with Alzheimer's disease, 19 patients with Huntington's disease, 10 patients with idiopathic Parkinson's disease with clinical evidence of dementia (DemPD), 22 non-demented patients with Parkinson's disease (PD), and 22 healthy controls. Patients with dementia were matched for dementia severity and performance in the 3 recall conditions was used as a measure of attentional capacity. RESULTS: Patients with dementia (Alzheimer and Huntington patients, DemPD) were less accurate than those without dementia (PD and normal subjects). Demented subjects performed at comparable levels regardless of specific diagnosis; likewise those without dementia also achieved similar levels. All groups had a right ear preference under the free recall condition. Alzheimer and Huntington patients showed consistent right ear preference under all recall conditions, while PD patients, like controls, could selectively allocate attention to the left under left ear recall, regardless of the presence of dementia. CONCLUSION: The findings suggest a double dissociation. Non-selective attentional processing is affected by dementia presence versus absence but not by specific disease, while selective attentional processing shows disease specific impairments, regardless of the presence of dementia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».