Neuropsychological Measures that Predict Progression from Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's type dementia in Older Adults: a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine the extent to which cognitive measures can predict progression from mild cognitive impairment (MCI) to Alzheimer's type dementia (AD), assess the predictive accuracy of different cognitive domain categories, and determine whether accuracy varies as a function of age and length of follow-up. We systematically reviewed and meta-analyzed data from longitudinal studies reporting sensitivity and specificity values for neuropsychological tests to identify individuals with MCI who will develop AD. We searched articles in Medline, Cochrane, EMBASE, PsycINFO, and the Web of Science. Methodological quality was assessed using the STARDem and QUADAS standards. Twenty-eight studies met the eligibility criteria (2365 participants) and reported predictive values from 61 neuropsychological tests with a 31-month mean follow-up. Values were pooled to provide combined accuracy for 14 cognitive domains. Many domains showed very good predictive accuracy with high sensitivity and specificity values (≥ 0.7). Verbal memory measures and many language tests yielded very high predictive accuracy. Other domains (e.g., executive functions, visual memory) showed better specificity than sensitivity. Predictive accuracy was highest when combining memory measures with a small set of other domains or when relying on broad cognitive batteries. Cognitive tests are excellent at predicting MCI individuals who will progress to dementia and should be a critical component of any toolkit intended to identify AD at the pre-dementia stage. Some tasks are remarkable as early indicators, whereas others might be used to suggest imminent progression.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».