Functional Cognitive Disorder: Diagnostic Challenges and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Functional cognitive disorder describes patients with persistent, troublesome subjective cognitive complaints that are inconsistent with a recognized disease process, and where significant discrepancies are found between subjective and objectively observed cognitive functioning. The etiology is heterogeneous and potentially related to underlying psychological factors. Making a diagnosis of functional cognitive disorder can be challenging and there is the potential for misdiagnosis of early-stage neurodegeneration. We compared neuropsychological findings in three groups: functional cognitive disorder (FCD), mild cognitive impairment (MCI), and healthy controls. Participants were recruited from the ReMemBr Group Clinic, North Bristol NHS Trust, and via Join Dementia Research. Both the FCD and MCI groups showed elevated prospective and retrospective memory symptom scores. Performance on the Montreal cognitive assessment was equivalent in the FCD and MCI groups, both being impaired compared with the controls. The FCD group was younger than those with MCI. We discuss challenges and controversies in the diagnosis of functional cognitive disorder, alongside illustrative cases and proposals for areas of research priority.
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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 | 0,055 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».