Apathy and Attentional Biases in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Apathy, one of the most prevalent neuropsychiatric symptoms in Alzheimer's disease (AD), can be difficult to assess as cognition deteriorates. There is a need for more objective assessments that do not rely on patient insight, communicative capacities, or caregiver observation. OBJECTIVE: We measured visual scanning behavior, using an eye-tracker, to explore attentional bias in the presence of competing stimuli to assess apathy in AD patients. METHODS: Mild-to-moderate AD patients (Standardized Mini-Mental Status Examination, sMMSE >10) were assessed for apathy (Neuropsychiatric Inventory [NPI] apathy, Apathy Evaluation Scale [AES]). Participants were presented with 16 slides, each containing 4 images of different emotional themes (2 neutral, 1 social, 1 dysphoric). The duration of time spent, and fixation frequency on images were measured. RESULTS: Of the 36 AD patients (14 females, age = 78.2±7.8, sMMSE = 22.4±3.5) included, 17 had significant apathy (based on NPI apathy ≥4) and 19 did not. These groups had comparable age and sMMSE. Repeated-measures analysis of covariance models, controlling for total NPI, showed group (apathetic versus non-apathetic) by image (social versus dysphoric) interactions for duration (F(1,32) = 4.31, p = 0.046) and fixation frequency (F(1,32) = 11.34, p = 0.002). Apathetic patients demonstrated reduced duration and fixation frequency on social images compared with non-apathetic patients. Additionally, linear regression models suggest that more severe apathy predicted decreasing fixation frequency on social images (R2 = 0.26, Adjusted R2 = 0.19, F(3,32) = 3.65, p = 0.023). CONCLUSION: These results suggest that diminished attentional bias toward social-themed stimuli is a marker of apathy in AD. Measurements of visual scanning behavior may have the potential to predict and monitor treatment response in apathy.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».