Association between integrated cognitive assessment (ICA) and measures of brain structure in mild cognitive impairment and mild Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Integrated Cognitive Assessment (ICA) is an artificial intelligence‐assisted test for cognitive assessment in mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer’s Disease (AD) (Khaligh‐Razavi et al., 2019). ICA is shown to be accurate in detection of subtle cognitive impairments in MCI/ AD, and have demonstrated a strong association with the level of neural damage, as measured by NfL. However, the link between ICA and measurements of brain atrophy has not been studied yet. Here, we investigated the link between participant’s performance in ICA test and their cortical volume and thickness; we were further interested to see whether the impairment detected by ICA precedes that of brain atrophy. Method High‐resolution (1mm3) MRI scans were acquired from 45 participants (age= 64.63±7.46): 15 MCI patients, 10 mild AD, and 20 healthy controls (HC). All the participants took ICA. Structural images of the brain were then reconstructed using FreeSurfer software for volumetric and cortical thickness measurements. Result ICA shows significant correlations with cortical thickness in various brain regions, such as part of the lingual and parahippocampal cortex (r= 0.7, p<10‐11), lateral occipital (r= 0.48, p<10‐6), inferior temporal (r= 0.43, p<10‐5) and fusiform (r=0.4, p<10‐4) in the left hemisphere. Within the right hemisphere, ICA has a significant correlation with precuneus (r= 0.45, p<10‐5) and lateral occipital (r=0.5, p<10‐7). ICA has a large effect size (Cohen’s d= 0.95, p<0.001) in differentiating HC from MCI and HC from mild AD (Cohen’s d= 1.98, p<0.0001). Cortical thickness and left hippocampal volume could differentiate HC from mild AD (Cohen’s d= 0.88, p<0.05; and d= 0.8, p<0.05 respectively), but not HC from MCI. Conclusion We found a significant association between participants’ ICA score and the thickness of the cortex in some of the key brain areas, including parahippocampal, that are anatomically identified among the early areas affected by tau‐pathology (Braak and Braak, 1991). Furthermore, participant’s ICA score could better differentiate HC from MCI or mild AD compared to their hippocampal volume, suggesting that impairment in ICA performance precedes that of hippocampal volume.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».