TeLPI Performance in Subjects With Mild Cognitive Impairment and Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
APA guidelines for the evaluation of age-related cognitive decline and dementia emphasize the need for baseline (premorbid) data against which current performance can be compared. As this information rarely exists, clinicians must rely on instruments especially designed for estimation of premorbid abilities. No such instrument was available in Portugal until the development of the TeLPI, an irregular words oral reading test. This study aims to examine TeLPI's validity as a measure of premorbid ability in the spectrum of aging cognitive decline, from mild cognitive impairment (MCI) to moderate Alzheimer disease (AD), by the analysis of its stability in normal versus impaired samples. A total of 104 patients, classified into 2 clinical groups, MCI (n=53) and probable mild to moderate AD (n=51), were compared with a group of cognitively healthy controls (C_MCI: n=53; C_AD: n=51) and matched for sex, age, education, and residence. As expected, the Mini-Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment results were significantly different between the groups (AD<MCI<controls), reflecting the severity of cognitive impairment. TeLPI median scores of controls, MCI, and probable AD patients were comparable after correcting for years of education, revealing no significant effect of cognitive impairment on TeLPI performance, and suggesting its validity for estimating premorbid intelligence in subjects with cognitive decline and dementia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».