[IC‐P‐148]: LACK OF SELF‐AWARENESS OF COGNITIVE DEFICITS PREDICTS METABOLIC DECLINE IN MILD COGNITIVE IMPAIRMENT
Notice bibliographique
Résumé
Lack of awareness of cognitive decline is a common clinical feature of Mild Cognitive Impairment (MCI). However, the relationship between this lack of awareness and disease progression remain poorly understood. Here, we calculated change in brain metabolism in MCI subjects with different levels of self-awareness of cognitive deficits. Using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), we defined low self-awareness based on the discrepancy between subject and caregiver global ratings on the Everyday Cognition (E-Cog) questionnaire. The cutoff as the threshold for low self-awareness was then calculated using the best operational point on the receiver operating characteristic (ROC) curve contrasting controls (n=332) and AD subjects (n=151). This cutoff then stratified 335 MCI subjects into high and low self-awareness groups. Simple linear regression models were used to evaluate the effect of awareness group on %difference between baseline and 24-month follow-up brain metabolism as assessed by [F]fluorodeoxyglucose ([F]FDG) positron emission tomography (PET). Here we show that MCI individuals with low self-awareness of cognitive deficits had decreased glucose metabolism at 24-month follow-up in the posterior cingulate cortex, bilateral medial temporal lobes, and basal forebrain compared to those with intact self-awareness.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».