Cognitive testing for early detection of Alzheimer's disease in people with Down syndrome: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Improved health care for people with Down syndrome (DS) has resulted in an increase in their life expectancy therefore increasing comorbidities associated with age related problems in this population, the most frequent being Alzheimer's disease (AD). The development of brain lesions appears years before AD. Through this progressive neuronal loss, patients can firstly begin to have a perception of cognitive difficulties, i.e., a subjective cognitive decline (SCD). This preclinical phase ends with the onset of mild cognitive impairment (MCI) which is characterized by a set of cognitive symptoms. Knowing that people with DS have already pre‐existing cognitive deficits, screening at the preclinical and clinical stages of AD therefore cannot be done through traditional cognitive tests. The aim of this systematic review is to synthesis cognitive assessment for the diagnosis of AD, MCI or SCD in people with DS. Method A meta‐analysis is in development. Articles were collected from Pubmed and Psychinfo databases through keywords related to three categories: 1) DS, 2) AD and 3) assessment. The inclusion criteria are studies 1) with participants over 18 years old with DS, 2) which assess cognitive abilities in the context of screening for AD or its early stages, 3) presenting the effect sizes or data allowing their calculation. Result Eighteen articles met the inclusion criteria. Fifty cognitive tests for the diagnosis of AD, MCI or SCD were found. From these tests, fourteen evaluated cognition through an informant questionnaire and thirty‐six directly evaluated the patient’s cognitive abilities. Conclusion Theoretical and practical implications of these results are discussed.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».