Comparison of Behavior-Related Features in the MMSE Sentence in Behavioral Variant Frontotemporal Dementia and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the ubiquity of cognitive assessments using the MMSE, there has been little investigation of currently unscored features of the MMSE sentence item relevant to behavior and language in patients with behavioral variant Frontotemporal Dementia (bvFTD) and Alzheimer’s disease (AD). Objective: To describe and compare the unscored content and grammar elements of the MMSE sentence item in patients with bvFTD and AD. Methods: Categorization of predefined content and grammar elements of the MMSE sentence was performed by two blinded raters in patients with bvFTD (n = 74) and AD (n = 84). Chi-square and ANCOVAs were conducted to identify differences between the diagnostic groups. A multinomial logistic regression analysis was conducted to determine whether these features aid in the prediction of diagnosis of bvFTD or AD. Results: A higher proportion of patients with bvFTD wrote sentences addressed to the examiner (22.7% vs. 4.7%, X2 = 11.272, p = 0.001) and about interpersonal relationships (35.3% vs. 16.0%, X2 = 10.139, p = 0.017) in comparison to those with AD. The number of words written was lower in patients with AD and was positively correlated with lower total MMSE scores in AD but not in bvFTD (AD: r = 0.370, p < 0.001; FTD: r = 0.209, p = 0.07). Assessment of the MMSE sentence content and grammar variables did not add to the prediction bvFTD or AD diagnosis beyond the variance explained by age and total MoCA score. Conclusions: Patients with bvFTD and AD showed differences in aspects of the content of the written MMSE sentence item, though these differences did not aid in the diagnosis prediction.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».