A Comparison of Divergent Thinking Abilities Between Healthy Elderly Subjects and MCI Patients: Preliminary Findings and Implications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Divergent thinking (DT) has attracted research interest because of its potential role in early diagnosis and rehabilitation programs for patients affected by neurodegenerative diseases. Recently, DT has received even more attention because of its proven relationship with cognitive reserve (CR) and the possibility of a standardized assessment. However, few studies have investigated this ability in dementia patients, and even less is known about patients affected by Mild Cognitive Impairment (MCI). Thus, this study aims to investigate DT abilities in MCI patients. METHODS: A total of 25 MCI patients and 25 healthy controls subjects (HC; from a random selection of 50) matched for age, gender, and educational level were enrolled. General cognitive functioning was measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), while the Abbreviated Torrance Test for Adults (ATTA) was selected to measure DT. RESULTS: MANOVA analysis did not reveal any significant differences in DT abilities between MCI patients and HC except for the figural indicator score. A logistic hierarchical regression analysis revealed that the figural indicator score added an 8% of accuracy in the prediction of the group variable over the general cognition measure (MoCA). CONCLUSION: MCI patients seem to perform significantly worse than HC only in the figural DT score and this evidence has significant practical implications. First, that figural DT seemed to decrease even earlier than verbal DT and could therefore be taken into account for early diagnosis of MCI patients. On the contrary, the sparing of all the other DT skills (such as verbal DT skills, fluency, flexibility, originality, and elaboration) may suggest that, given its relationship with CR, verbal DT could instead be considered a possible target for prevention or early cognitive stimulation interventions.
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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 ».