Cognitive profile of mild behavioral impairment in Brain Health Registry participants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Dementia assessment includes cognitive and behavioral testing with informant validation. Conventional testing is resource intensive, with uneven access. Online unsupervised assessments could reduce barriers to risk assessment. We interrogated the relationship between informant-rated behavioral changes and neuropsychological test performance in older adults in the Brain Health Registry. METHODS Participants completed online unsupervised cognitive tests, and informants completed the Mild Behavioral Impairment Checklist via a Study Partner portal. Cognitive performance was evaluated in MBI+/- individuals, as was the association between cognitive scores and MBI symptom severity. RESULTS Mean age of the 499 participants was 67, 61% of which were female. MBI+ participants had lower working memory and executive function test scores. Lower cognitive test scores associated with greater MBI burden. DISCUSSION Our findings support the feasibility of remote, informant-reported behavioral assessment and support its validity by demonstrating a relationship to cognitive test performance using online unsupervised assessments for dementia risk assessment. RESEARCH IN CONTEXT Systematic review The authors searched MEDLINE and Google Scholar for studies linking Mild Behavioral Impairment (MBI) and cognition in non-demented older adults. Most studies have utilized transformed Neuropsychiatric Inventory scores to assess MBI, and relatively few using the novel MBI-checklist (MBI-C), with the largest study using self-report. Exploration of informant reports of MBI is important due to impaired insight that may accompany neuropsychiatric symptoms. Interpretation Older adults with online, informant reported MBI had poorer performance in memory and executive function measured using online neuropsychological testing compared to those without MBI. These findings are consistent with the current literature and suggest that the MBI-C may serve as a marker for poorer cognitive performance. Future directions Our data support the role of online testing of cognition and behavior for risk assessment. This approach to evaluate behavior and cognition can be explored further, to determine if it is a scalable, online approach to detection of neurodegenerative disease.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».