Auditory Event-related Potentials in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive deficits are more likely to occur with increasing age, and become more pronounced for people diagnosed with mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD). Conventional methods to identify cognitive declines (i.e., neuropsychological testing and clinical judgment) can lead to false positive diagnoses of cognitive impairment. Tools such as electroencephalography (EEG) offer additional measures of cognitive processing, indexing the electrophysiological changes associated with aging, MCI and AD. OBJECTIVE: We reviewed the literature on EEG to determine if auditory event-related potentials (ERPs) could distinguish between healthy aging, MCI, and AD. METHOD: We searched two electronic databases (Medline and PyscInfo) for articles published between January 2005 and April 2017. Articles were considered for review if they included: i) participants 60 years of age or older; ii) healthy older adults or those diagnosed with MCI or AD; iii) at least one auditory elicited ERP component. RESULTS: Our search revealed 1532 articles (800 after removing duplicates); 719 were excluded through title/abstract review, and of the 81 remaining articles, 30 satisfied inclusion criteria. All studies compared cognitive function between at least two of the three selected populations. Our findings suggest that the P300 and N200 components may distinguish between healthy cognitive aging, MCI, and AD. CONCLUSION: ERPs may be sensitive to progressive cognitive changes due to MCI and AD. The P300 and N200 may help identify patients who are likely to progress from MCI to AD, and could be a valuable clinical tool.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».