Computer‐based evaluation of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment patients during a picture description task
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We present a methodology to automatically evaluate the performance of patients during picture description tasks. METHODS: Transcriptions and audio recordings of the Cookie Theft picture description task were used. With 25 healthy elderly control (HC) samples and an information coverage measure, we automatically generated a population-specific referent. We then assessed 517 transcriptions (257 Alzheimer's disease [AD], 217 HC, and 43 mild cognitively impaired samples) according to their informativeness and pertinence against this referent. We extracted linguistic and phonetic metrics which previous literature correlated to early-stage AD. We trained two learners to distinguish HCs from cognitively impaired individuals. RESULTS: < .001) correlated with the severity of the cognitive impairment and the Mini-Mental State Examination score. The classification sensitivity was 81% (area under the curve of receiver operating characteristics = 0.79) and 85% (area under the curve of receiver operating characteristics = 0.76) between HCs and AD and between HCs and AD and mild cognitively impaired, respectively. DISCUSSION: An automated assessment of a picture description task could assist clinicians in the detection of early signs of cognitive impairment and AD.
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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 | 0,000 | 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 ».