Verbal and non‐verbal auditory comprehension tests in early diagnosis of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The purposes of this study are to correlate auditory comprehension impairment with AD early development and to evaluate the verbal and non‐verbal auditory comprehension tests for early diagnosis of AD. Method The 24 healthy controls (HC), 30 amnestic mild cognitive impairment (aMCI) and 27 mild AD (mAD) patients were recruited. The verbal (yes‐or‐no question, listening identification and oral instruction) and non‐verbal (sound categorization, emotion judgment, beat judgement, sound naming) auditory comprehension tests were adapted to evaluate the diagnostic ability of auditory comprehension. The receiver operating characteristic curves were used to analyze the diagnostic values. Result All tests except for yes‐or‐no question presented moderate or higher level of positive correlation in the scores with Mini‐Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MOCA), among which sound naming and oral instruction were the best. Statistical analysis identified a significant difference of sound naming and verbal auditory comprehension tests in aMCI group compared with the HC group. In addition, the mAD group exhibited statistically significant difference in sound categorization, sound naming, beat judgement and oral instruction when compared with the other two groups. Oral instruction sound categorization and naming benefited better in early diagnosis than the other subtests. Conclusion The impairments of auditory comprehension emerge early in AD, or even aMCI patients, which worsen with the progression of the disease. The tests of sound categorization, sound naming and oral instruction exhibited better discriminative values, which might be beneficial for the early diagnosis of AD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».