Cognitive decline and slower reaction time in elderly individuals with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The relationship between declining performance, as measured by changes in reaction time, and declining cognitive function has not been critically studied. The aim of the present study was to investigate the association between reaction time during a task and cognitive ability in elderly Taiwanese individuals. METHODS: Patients aged 65 years or older with mild cognitive impairment (MCI) (n = 33) and Alzheimer's disease (n = 26) were recruited from the neurology clinic of a regional hospital in southern Taiwan. In addition, 28 healthy controls aged 65 years or older were recruited from the community. The cognitive performance of the study participants was assessed using the Cognitive Abilities Screening Instrument (CASI). A computer-administered simple reaction time (SRT) task and a flanker reaction time (FRT) task were administered to assess participants' cognitive function. A non-parametric Kruskal-Wallis test was performed to compare CASI scores, SRT, and FRT among the three groups. anova was also used to compare CASI scores, inverse-transformed SRT, and inverse-transformed FRT among the three groups, with adjustment for age and years of education. Additionally, Pearson's partial correlation coefficients were used to assess the association of CASI scores with inverse-transformed SRT, and inverse-transformed FRT within each of the three groups. RESULTS: Significant differences in CASI scores, SRT, and FRT were found between the Alzheimer's disease group and the other two groups, either with or without adjustment for age or education. The reaction time of patients with Alzheimer's disease was significantly slower than the other two groups. Moreover, significant correlation between CASI and FRT was found in patients with MCI. CONCLUSION: Altered performance in a speed task was observed in patients with MCI. The FRT task should further be explored for its role as a marker for cognitive decline in elderly individuals, particularly in those with MCI.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».