Longitudinal validation of Cognigram<sup>™</sup> in mild cognitive impairment (MCI): First year of data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background It is estimated that 10‐16% of patients with mild cognitive impairment (MCI) transition to dementia each year[1], though it has been difficult to predict which patients are at highest risk of deterioration[2]. CognigramTM is a computerized card game that measures cognition, with results relatively unaffected by language, educational level, and cultural background[3]. Our three‐year longitudinal study aims to assess the capacity of Cognigram to predict future cognitive decline in MCI and cognitively normal (CN) subjects. Method One year data is presented here for the first 7 MCI (mean age 76.0, mean MoCA 21.0) and first 6 CN (mean age 69.5, mean MoCA 27.5) participants. Cognigram testing was performed at baseline, 3, 6, 9, and 12 months. Cognigram captured performance scores related to card detection, identification, one‐back, and card learning. Clinical change was assessed using blinded neuropsychological evaluations performed at baseline and 12 months. Result Based on the neuropsychological testing, MCI and CN participants were classified as either clinically “stable” (4 MCI and 5 CN) or “declining” (3 MCI, 1 CN). On Cognigram card learning accuracy, clinically declining participants showed an accuracy drop of ‐0.14 (0.89 to 0.75) compared to clinically stable participants who showed an accuracy increase of +0.05 (0.89 to 0.94) (p=0.013). There were no clear patterns in the other Cognigram sub‐tests. Conclusion The Cognigram card learning accuracy test may distinguish between clinically stable and declining participants. The stable participants’ improvement may be explained by a learning effect, which is absent in the decliners. This analysis is limited by the small number, and data will be reviewed with more participants over three years. At the conclusion of our longitudinal study, we hope to determine if Cognigram can identify early cognitive changes in CN and MCI which predict which patients eventually convert to dementia. References: (1) Moon Y, Oh‐Park M, Lee J.(2013). http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780323544542000133 ; (2) Brooks, L.G., Loewenstein, D.A. Alz Res Therapy 2, 28 (2010); (3) Cogstate Healthcare, LLC (2017). https://www.cognigram.us/cognigram/about/index/index0 .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».