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Enregistrement W2766923676 · doi:10.1016/j.jalz.2017.06.962

[P2–308]: VERIFYING STABILITY OF NEUROPSYCHOLOGICAL TOOLS THROUGH LONGITUDINAL FOLLOW‐UP OF PATIENTS WITH COGNITIVE DISORDER

2017· article· en· W2766923676 sur OpenAlexaboutno aff
Chenhui Mao, Jing Gao, Liling Dong, Caiyan Liu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyMemory spanAnxietyPsychologyMontreal Cognitive AssessmentDepression (economics)AudiologyCognitionVerbal fluency testDementiaDiseasePhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyMedicinePsychiatryCognitive impairmentInternal medicineWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuropsychological tools such as MMSE, MOCA, ADL, clock drawing test (CDT), block design (BD), trail making test (TMT), Benton et al are important for the diagnosis and treatment follow up of cognitive disorder patients. We hope they have nice stability and precisely reflect disease progression and treatment effect. 68 patients with cognitive disorder (AD, MCI, FTLD, LBD, SCD, CAA et al) and 114 follow-ups (1–5 per patient) were included. For tools that lower score meant disease progression such as MMSE, increase score on follow up than last visit (rule 1) or than average of all the visits before (rule 2) was defined as one abnormal point, and for ADL which would increase score with disease progression, the opposite. Finally, we calculated the abnormal rates of all the tools and the sub-domains. Lower abnormal rates meant higher stability of the tools. Also, we analyzed the effect of anxiety and depression to abnormal scores of the tools. For rule 1, abnormal rate was MMSE 27.2%, MOCA 40.6%, ADL 27.4%, Benton 14.8%, BD 7.1%, CDT 15.9%, TMT 12.0%. On sub-domains of MMSE, naming (3.5%) and reading (2.7%) were most stable. On sub-domain of MOCA, naming (6.5%) and calculating (100–7) (3.2%) were most stable. For ADL, ability such as teeth brushing, walking, sitting down and standing up, toileting could most stably reflect patients’ disease progression. Stability of Memory, Verbal fluency test and digit span test was easily affected by anxiety and depression. For rule 2, abnormal rate was MMSE 29.8%, MOCA 45.3%, ADL 33.3%, Benton 18.5%, BD 7.1%, CDT 17.5%, TMT 16.0%. Sub-domain results were same as rule 1. MMSE was a relatively stable tool for evaluating disease progression and treatment effect of dementia patients, while ADL also useful. Specified sub-domains of these scales could stably reflect disease progression and be the best choice in clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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