A Longitudinal Evaluation of Cognitive Fatigue on a Task of Sustained Attention in Early Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive fatigue can be objectively measured on tasks of sustained attention and can be defined as decreased performance as a result of sustained cognitive effort. Individuals with multiple sclerosis (MS) early in their disease are vulnerable to cognitive fatigue, although this has yet to be evaluated longitudinally. We aimed to evaluate cognitive fatigue over a 3-year interval in individuals with early-phase relapsing-remitting MS (RRMS). The sensitivity of the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT) at detecting cognitive fatigue was evaluated, as was the impact of scoring method. METHODS: 32 people with MS and 32 controls completed the 3- and 2-second PASAT (PASAT-3″ and -2″) as a measure of sustained attention at baseline and 3-year follow-up. RESULTS: Performance on the PASAT remained stable across time, with improvement noted on the PASAT-2″ likely due to practice and the small sample size. Cognitive fatigue was noted at both times, although sensitivity varied based on scoring method. No evidence of worsening cognitive fatigue was noted over time. The MS group performed worse only when cognitive fatigue was the outcome variable. CONCLUSIONS: Although individuals with MS continue to be vulnerable to cognitive fatigue at follow-up, severity does not seem to increase with time. Cognitive fatigue may be a more sensitive marker of cognitive impairment than overall task performance in those with early-phase RRMS, which has important implications given that clinically only task performance is typically assessed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».