Can clock drawing differentiate Alzheimer's disease from other dementias?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have shown the clock-drawing test (CDT) to be a useful screening test that differentiates between normal, elderly populations, and those diagnosed with dementia. However, the results of studies which have looked at the utility of the CDT to help differentiate Alzheimer's disease (AD) from other dementias have been conflicting. The purpose of this study was to explore the utility of the CDT in discriminating between patients with AD and other types of dementia. METHODS: A review was conducted using MEDLINE, PsycINFO, and Embase. Search terms included clock drawing or CLOX and dementia or Parkinson's Disease or AD or dementia with Lewy bodies (DLB) or vascular dementia (VaD). RESULTS: Twenty studies were included. In most of the studies, no significant differences were found in quantitative CDT scores between AD and VaD, DLB, and Parkinson's disease dementia (PDD) patients. However, frontotemporal dementia (FTD) patients consistently scored higher on the CDT than AD patients. Qualitative analyses of errors differentiated AD from other types of dementia. CONCLUSIONS: Overall, the CDT score may be useful in distinguishing between AD and FTD patients, but shows limited value in differentiating between AD and VaD, DLB, and PDD. Qualitative analysis of the type of CDT errors may be a useful adjunct in the differential diagnosis of the types of dementias.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».