Intraindividual variability measured with dispersion across diagnostic groups in a memory clinic sample
Notice bibliographique
Résumé
Increased intraindividual variability (IIV) has been linked to outcomes such as cognitive decline and dementia, suggesting IIV might add valuable diagnostic information beyond traditional neuropsychological interpretation. We explored whether a subtype of IIV, dispersion, can provide additional information for dementia diagnosis. In a sample of memory clinic patients, three cognitive status groups were identified: subjective cognitive impairment (SCI; n = 85), amnestic mild cognitive impairment (a-MCI; n = 16), and dementia due to Alzheimer’s disease (AD; n = 48). Dispersion was computed as intraindividual standard deviations across multiple neuropsychological measures within three cognitive domains (executive functioning; immediate and delayed memory) and was compared for each diagnostic group using profile analysis. Patients with AD and a-MCI demonstrated less dispersion than patients with SCI in delayed memory. Results support existing theoretic perspectives on cognitive variability and age-related cognitive decline but suggest floor effects underlie suppression of dispersion in amnestic cognitive presentations. Questions remain about the contribution of IIV beyond impressions of impairment versus no impairment in these constrained representations of cognitive domains. Future investigations should investigate variability in SCI groups against controls to examine whether observed dispersion similarities between SCI and a-MCI or AD in immediate memory and executive functioning are meaningful.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».