Time will tell: Decision making in premanifest and manifest Huntington’s disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate cognitive flexibility in premanifest and manifest Huntington's disease (HD). BACKGROUND: HD is an autosomal dominant neurodegenerative disease characterized by motor, cognitive, and behavioral abnormalities with typical motor symptoms. In this study, we wanted to assess decision making in premanifest (pre-HD) and manifest HD patients. METHODS: A total of 77 non-demented subjects including 29 pre-HD, 22 manifest HD patients, and 26 healthy controls (HC) were included. We stratified the pre-HD group based on their estimated years to disease onset into a far (FAR, n = 13) and a near (NEAR, n = 16) group. Furthermore, participants performed the Montreal cognitive assessment battery (MoCA), the trail making task part A and B (TMT A, TMT B), the Symbol digit modalities test (SDMT), and the beads task. RESULTS: In the beads task, HD patients gathered less information than all other groups (all p-values < .001). Furthermore, the NEAR group gathered less information than the FAR group (p < .001) and HC (p = .001). There was no difference between the HC and the FAR group (p = 1.0). In the TMT and the SDMT, HD patients were slower than all other groups (all p-values < .01) but there were no other significant differences. CONCLUSIONS: Decision making with a higher degree of uncertainty may be an early neuropsychological sign to indicate the disease process prior to reaching criteria for motor diagnosis of 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».