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Enregistrement W3111738418 · doi:10.1002/alz.040648

Differentiating among stages of cognitive impairment: Comparisons of versions two and three of the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) Uniform Data Set (UDS) neuropsychological test battery

2020· article· en· W3111738418 sur OpenAlexaboutno aff
Hiroko H. Dodge, Felicia C. Goldstein, Nicky I Wakim, Tamar Gefen, Merilee Teylan, Walter A. Kukull, Lisa L. Barnes, Bruno Giordani, Timothy M. Hughes, Joel H. Kramer, David Loewenstein, Daniel Marson, Dan Mungas, Bonnie C. Sachs, David P. Salmon, Kyle Steenland, Monica W. Parker, Kathleen A. Welsh‐Bohmer, John C. Morris, Sandra Weıntraub

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésNeuropsychologyDementiaClinical Dementia RatingPsychologyNeuropsychological testReceiver operating characteristicCognitive impairmentCognitionAudiologyRepeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological StatusAlzheimer's diseaseSet (abstract data type)MedicineClinical psychologyPsychiatryDiseaseInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background National Institute on Aging (NIA)‐funded Alzheimer’s Disease Centers in the United States have been using a standardized neuropsychological test battery as part of the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) Uniform Data Set (UDS) since 2005. Version 3 (V3) of the UDS was implemented in 2015 and included several changes to its neuropsychological battery, replacing the previous version [Version 2 (V2)]. The current study compares the V3 and V2 neuropsychological batteries with respect to their ability to distinguish among categories of cognitive impairment captured by the Clinical Dementia Rating (CDR) global scores representing either no cognitive impairment (CDR=0), questionable or mild cognitive impairment (CDR=0.5) or mild stage of dementia (CDR=1.0). Method Data from the NACC UDS V2 and V3 neuropsychological batteries were examined. There were 16,935 unique subjects from V2 and 5022 unique subjects from V3 aged 60 years and older with CDR global score ≤ 1. To reduce the influence of practice effects, only data from their first assessment was used. To control for inequalities in sample sizes between V2 and V3, we identified an approximately equal number of subjects from V2 within each CDR group. Receiver Operating Characteristics Area under Curve (ROC‐AUC) in differentiating stages of cognitive impairment were compared and optimal cut‐points based on Youden’s J scores were calculated. Result ROC‐AUCs from all of the V3 neuropsychological tests were comparable in their ability to differentiate CDR global scores with the corresponding tests in V2, despite the fact that V3 participants included more subjects at earlier stage of CDR 0.5. UDS V3 composite scores yielded similar ROC‐AUCs to the best performing individual test within each domain, while the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) total score yielded higher ROC‐AUCs than any individual MoCA index scores. Racial differences in differentiating between CDR=0 and CDR=0.5 were also found. Conclusion A nonproprietary suite of neuropsychological tests in UDS V3 provided similar discriminative ability to tests in UDS V2 to distinguish categories of cognitive impairment. Optimal cut‐points calculated in this study will be useful for clinical diagnosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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