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Enregistrement W3199278731 · doi:10.1186/s13195-021-00894-5

Is comprehensiveness critical? Comparing short and long format cognitive assessments in preclinical Alzheimer disease

2021· article· en· W3199278731 sur OpenAlexaboutno aff
Jason Hassenstab, Jessica Nicosia, Megan LaRose, Andrew J. Aschenbrenner, Brian A. Gordon, Tammie L.S. Benzinger, Chengjie Xiong, John C. Morris

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésGeriatric psychiatryNeurologyDiseaseCognitionMedicineCognitive agingPsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Comprehensive testing of cognitive functioning is standard practice in studies of Alzheimer disease (AD). Short-form tests like the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) use a "sampling" of measures, administering key items in a shortened format to efficiently assess cognition while reducing time requirements, participant burden, and administrative costs. We compared the MoCA to a commonly used long-form cognitive battery in predicting AD symptom onset and sensitivity to AD neuroimaging biomarkers. METHODS: Survival, area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), and multiple regression analyses compared the MoCA and long-form measures in predicting time to symptom onset in cognitively normal older adults (n = 6230) from the National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) cohort who had, on average, 2.3 ± 1.2 annual assessments. Multiple regression models in a separate sample (n = 416) from the Charles F. and Joanne Knight Alzheimer Disease Research Center (Knight ADRC) compared the sensitivity of the MoCA and long-form measures to neuroimaging biomarkers including amyloid PET, tau PET, and cortical thickness. RESULTS: Hazard ratios suggested that both the MoCA and the long-form measures are similarly and modestly efficacious in predicting symptomatic conversion, although model comparison analyses indicated that the long-form measures slightly outperformed the MoCA (HRs > 1.57). AUC analyses indicated no difference between the measures in predicting conversion (DeLong's test, Z = 1.48, p = 0.13). Sensitivity to AD neuroimaging biomarkers was similar for the two measures though there were only modest associations with tau PET (rs = - 0.13, ps < 0.02) and cortical thickness in cognitively normal participants (rs = 0.15-0.16, ps < 0.007). CONCLUSIONS: Both test formats showed weak associations with symptom onset, AUC analyses indicated low diagnostic accuracy, and biomarker correlations were modest in cognitively normal participants. Alternative assessment approaches are needed to improve how clinicians and researchers monitor cognitive changes and disease progression prior to symptom onset.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,205
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,205
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,336
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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