Visual Selective Attention Toward Novel Stimuli Predicts Cognitive Decline in Alzheimer’s Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is associated with selective attention impairments, which could contribute to cognitive and functional deficits. Using visual scanning parameters, selective attention toward novel stimuli, or novelty preference, can be measured by a non-verbal, non-invasive method that may be of value in predicting disease progression. OBJECTIVE: In this longitudinal study, we explored whether novelty preference can predict cognitive decline in AD patients. METHODS: Mild to moderate AD patients viewed slides containing both novel and repeat images. The number of fixations, the average fixation time, and the relative fixation time on the two types of images were measured by an eye-tracking system. Novelty preference was estimated by the differences between the visual scanning parameters on novel and repeat images. Cognition and attention were assessed using the Standardized Mini-Mental Status Examination (sMMSE) and the Conners' Continuous Performance Test (CPT), respectively. Cognition was re-assessed every 6 months for up to 2 years. RESULTS: Multivariate linear regressions of 32 AD patients (14 females, age = 77.9±7.8, baseline sMMSE = 22.2±4.4) indicated that reduced time spent on novel images (t = 2.78, p = 0.010) was also associated with greater decline in sMMSE scores (R2 = 0.41, Adjusted R2 = 0.35, F3,28 = 6.51, p = 0.002), adjusting for attention and baseline sMMSE. CONCLUSION: These results suggest that novelty preference, measured by visual attention scanning technology, may reflect pathophysiological processes that could predict disease progression in the cognitively-impaired.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».