The association between visual discrimination and cognitive decline prior to clinical diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The development of dependable screening methods would allow for the early detection of incipient Alzheimer's disease (AD). Alzheimer’s pathology accumulates in the perirhinal cortex (PRC) well before diagnosis. Converging lines of research show the PRC critically contributes to object visual processing, especially when disambiguating between objects that have highly overlapping features (Barense et al., 2010; Bussey et al., 2002). Previous research has shown that healthy older adults with a genetic risk (i.e., family history) for AD, performed worse at discriminating novel objects than those without a genetic risk (Mason et al., 2017). A dependable screening method, such as a visual discrimination task, could help identify cognitive decline earlier than a typical screening tool. Method Twenty‐nine healthy older adults were tested on a visual discrimination task and were also administered the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Based on their MoCA scores, the participants were divided into an “at‐risk” group (n=13) and a “healthy” group (n=16). Each trial consisted of the simultaneous presentation of three visually similar images. Participants were instructed to identify the image that was inconsistent with the other two as quickly and accurately as possible. Images were divided into three categories: faces, scenes, and objects. Result The at‐risk group scored significantly lower on the visual discrimination task when compared to the healthy group (p = 0.004). Further, there was a significant interaction between visual image category and MoCA performance on accuracy. This interaction was due to the large difference in accuracy between the two groups in the object category (p < 0.001). Finally, the category had a significant effect on accuracy, where both groups scored significantly lower in the object category (p < 0.001). Conclusion This study shows participants who are at‐risk for mild cognitive impairment performed significantly worse on the visual discrimination task especially in the object condition, which is consistent with previous results in healthy older adults with a genetic risk of AD. Impaired visual discrimination could reflect very early AD pathology affecting the PRC. Visual discrimination tests could be developed into dependable screening tools allowing clinicians to make earlier predictions about who is most at risk for developing AD.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».