Validation Study of a German Cognitive Battery for Huntington’s Disease: Relationship Between Cognitive Performance, Functional Decline, and Disease Burden
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive decline is a key characteristic of Huntington's disease (HD). This study aimed to investigate the diagnostic accuracy of a cognitive battery with six tests used by most HD research centers to assess cognitive impairment in HD. METHOD: In total, 106 HD patients in different disease stages with more (HD-CD, N = 30) and less cognitive impairments (HD-NC, N = 70) and 100 healthy controls (NC) were matched by age, sex, and education and were examined using a standardized protocol including cognitive, motor, and functional assessments. RESULTS: One-way between-groups analysis of variance showed that controls performed significantly better than HD patients and that HD-NC significantly outperformed HD-CD patients in all cognitive tests (NC > HD-NC > HD-CD), with all Games-Howell post-hoc tests p < .001. Analyses using area under the receiver-operating characteristic curve (AUC) disclosed the diagnostic accuracy of all tests included in the battery to discriminate between NC and HD patients with AUC ranging from 0.809 to 0.862 (all p < .001) and between HD-CD and HD-NC patients with AUC ranging from 0.833 to 0.899 (all p < .001). In both analysis, Stroop Color Naming Test showed the highest discriminative potential. Additional analyses showed that cognitive deficits in all domains progressed with disease duration. Moreover, cognitive performance correlated with the severity of motor and functional impairment (all p < .001) and with the Disease Burden Score regardless of disease duration and age. CONCLUSION: Our results indicate that the cognitive battery is a suitable tool for assessing cognitive impairment in HD.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».