An Evaluation of Empirical Approaches for Defining Cognitive Impairment in Amyotrophic Lateral Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Importance Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a multi-system disorder characterized primarily by motor neuron degeneration, but may be accompanied by cognitive dysfunction. Statistically appropriate criteria for establishing cognitive impairment (CI) in ALS are lacking. Objective Define thresholds for CI in ALS using quantile regression (QR) that accounts for age and education in a North American (NAmer) cohort. Design QR of cross-sectional data from a multi-center NAmer cohort of healthy adults was used to model the 5 th percentile of cognitive scores on the Edinburgh Cognitive and Behavioral ALS Screen (ECAS). The QR approach was compared to a traditional 2 standard deviation (SD) cut-off approach using the same NAmer cohort (2SD-NAmer) and to existing UK-based normative data derived using the 2SD approach (2SD-UK) to assess the impact of cohort selection and statistical model in identifying CI ALS patients. Participants 269 healthy adults from NAmer, recruited by the University of Pennsylvania (PENN; N=82), the University of Miami through the CRiALS study (CRiALS; N=40), and the Canadian ALS Neuroimaging Consortium (CALSNIC; N=147) were included to establish ECAS thresholds for defining CI. We then evaluated the frequency of CI in 182 ALS patients from PENN. Main Outcomes We defined two new sets of normative thresholds, based on NAmer heathy adult performance, for each ECAS domain score and the composite scores using QR and 2SD statistical approaches. We then applied the 2SD-NAmer and QR-NAmer, as well as the previously established and widely-used 2SD-UK, thresholds to evaluate the frequency of CI in ALS patients. Results QR-NAmer models revealed that increased age and reduced educational attainment negatively impact cognitive performance on the ECAS. Based on the QR-NAmer normative cutoffs, the prevalence of CI in the 182 PENN ALS patients was 15.9% for ECAS ALS-Specific and 15.4% for ECAS Total. These estimates are more conservative than estimates ranging from 15.4%-34.6% impaired based on 2SD approaches. Conclusions and Relevance This report establishes normative thresholds for using ECAS to identify whether ALS patients in the NAmer population have CI. The choice of statistical method and normative cohort has a substantial impact on defining CI in ALS. Key Points Question How to define cognitive impairment (CI) in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) using the Edinburgh Cognitive and Behavioral ALS Screen (ECAS)? Findings Age- and education-adjusted quantile regression (QR) yields thresholds for defining CI that differ meaningfully from those derived from parametric methods without age- and education-adjustment. Thresholds also differ between UK and North American cohorts. Applying our North American-based QR norms to an American ALS cohort at a single center identified CI based on ECAS performance in ∼16% patients, compared to 15.4%-34.6% patients using other approaches. Meaning The choice of statistical method and normative cohort has a substantial impact on defining CI in ALS.
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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 | 0,230 | 0,440 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».