Thammasat-NECTEC-Chula’s Thai Language and Cognition Assessment (TLCA): The Thai Alzheimer’s and Mild Cognitive Impairment Screening Test
Notice bibliographique
Résumé
Thammasat-NECTEC-Chula's Thai Language and Cognition Assessment (TLCA) is a cognitive paper-based test consisting of 21 tasks that cover 3 domains: memory, language, and other cognitive abilities. The TLCA follows some aspects of the existing tests (Thai Addenbrooke's Cognitive Examination-Revised (Thai-ACE-R) and the Thai Montreal Cognitive Assessment Test (Thai-MoCA)) and many parts were reconstructed to be more adapted to the Thai culture. Data obtained from the test will be able to precisely distinguish between patients with Mild Cognitive Impairment (MCI), Alzheimer's Disease (AD), and Normal healthy Controls (NC). The TLCA was tested on 90 participants (32 on the paper-based version and 58 on the computerized version) using a scoring procedure and speech features from verbal responses with machine learning classification. The scoring results showed significant difference between non-AD (NC + MCI) vs AD participants in 3 domains and could differentiate between NC and MCI, while machine classification could classify in three settings: NC vs non-NC (MCI + AD), AD vs non-AD and NC vs MCI vs AD. These promising results suggest that TLCA could be further verified and used as an efficient assessment in MCI and AD screening for Thais.Clinical relevance- The speech feature analysis of TLCA showed promising result for screening MCI and AD for Thais.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».