ACCURACY OF FIGURE MEMORY TEST OF THE BRIEF COGNITIVE SCREENING BATTERY TO PREDICT AMYLOID STATUS IN OLDER ADULTS WITH SUBJECTIVE COGNITIVE DECLINE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Some older adults with subjective decline (SCD) had a positive amyloid biomarker indicating a preclinical stage of Alzheimer’s disease. Objectives: To assess the accuracy of Delayed Recall of Figure Memory Test (DR-FMT) of Brief Cognitive Screening Battery to predict amyloid status in SCD older adults. Objective: To assess the accuracy of Delayed Recall of Figure Memory Test (DR-FMT) of Brief Cognitive Screening Battery to predict amyloid status in SCD older adults. Methods: The sample consisted of 45 older adults classified as SCD and 25 as controls without complaints (mean age of 76.4 and 73.5, respectively, p= 0.138). They were evaluated with BCSB and a standard neuropsychological battery (which includes MMSE, MoCA, RAVLT, Logical Memory and DR of Rey Complex Figure). Subjects underwent PIB-PET to assess their amyloid status and images were classified based on visual and semi-quantitative analyses with 3DSSP methodology. Results: Twelve SCD older adults (27.3%) had positive PIB-PET against six in the controls (23.1%). In SCD group, DR-FMT was the only memory test that correlated with SUV in amyloid PET (r = -0.514, p < 0.001). Only DR-FMT showed significant area under the curve (AUC) in the ROC curve in SCD older adults (AUC = 0.771, 95% CI 0.621 - 0.921). Among SCD older adults, DR-FMT < 8.0 had a sensitivity of 83.3%, a specificity of 68.7% and an accuracy of 72.7%. Conclusion: FMT proved to have a good sensitivity and accuracy to predict amyloid status in SCD older adults.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».