Clock drawing and neuroanatomical correlates: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The popular clock drawing test (CDT) is easy to administer, acceptable to patients, and has excellent psychometric properties. Although it has been used primarily as a cognitive screening test, many studies have attempted to establish the CDT's ability to localize specific brain lesions or pathology. This systematic review aimed to summarize the evidence on the neuroanatomical correlates of the CDT. METHODS: Using PRISMA guidelines, the authors systematically reviewed the evidence on neuroanatomical correlates of clock drawing by a systematic search in six databases (Pubmed, CINHL, PsychINFO, HealthStar, Embase, and Web of Science) until January 2018. Studies were included if they reported CDT correlations with anatomical brain lesions documented by neuroimaging. RESULTS: Forty-five papers met inclusion criteria. Thirty-one studies identified distinct areas of neuroanatomical correlates of CDT utilizing different scoring methods and imaging techniques. Nine articles reported on the degree of white matter hyperintensities that correlated with lower scores on CDT and the severity of cognitive deficits. Five articles focused on postacute cerebrovascular accidents correlated with CDT performance. A variety of different anatomical lesions, located in all areas of the brain, were associated with abnormalities on the CDT. CONCLUSIONS: The CDT, regardless of scoring method and population studied, was not associated with any consistent, specific brain localization. This systematic review supports the use of the CDT as a cognitive screening test rather than a method of localizing brain lesions.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».