Early detection of dementia and mild cognitive impairment with BrainCheck
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Nearly 14 million people in the United States and upwards of 152 million people globally in the coming decades are suffering from dementia. Early detection of dementia provides access to timely interventions and knowledge to improve patient health and quality of life before symptoms become severe. However, current rates of undetected dementia are reported as high as 61.7%. Mild cognitive impairment (MCI) is an early symptomatic clinical stage of dementia, thus, identification of this level of cognitive impairment is important for early detection. Current clinical practices, cognitive screening assessments (MoCA, etc.), and neuropsychological testing needed for the diagnosis of MCI shows itself to be time‐consuming and resource‐limited. An accurate and reliable computerized cognitive tool that could be more rapid and maximize accessibility to both patients and providers is needed to address the expected uptick in dementia, especially in the current era of practicing amidst the COVID‐19 pandemic. BrainCheck is a computerized cognitive testing tool and has been validated previously for its diagnostic accuracy for dementia‐related cognitive decline. In this study, our objective was to evaluate BrainCheck’s ability to distinguish between Dementia, Mild Cognitive Impairment (MCI), and Normal Cognitive (NC) for the potential use of early dementia detection. Method Ninety‐nine participants associated with the University of Washington’s Memory and Brain Wellness Center were clinically evaluated with a form of Dementia (n=42), Mild Cognitive Impairment (MCI)(n=22), or had Normal Cognition (NC)(n=35). Individual BrainCheck assessments and the Braincheck Overall Scores were compared statistically among their diagnostic groups. Also, Pearson correlation coefficients were calculated between participant BrainCheck Overall Scores and their MoCA scores. Result We found significant differences between the NC, MCI and Dementia groups based on the participants’ BrainCheck battery performances, where participants with more severe cognitive impairment performed worse across the individual assessments and on BrainCheck Overall Scores. Braincheck Overall Scores also achieved >88% sensitivity/specificity for separating NC from Dementia, and >77% sensitivity/specificity in separating the MCI group from NC/Dementia groups. Furthermore, Braincheck Overall Scores highly correlated with MoCA scores (ρ=0.69, p<0.001). Conclusion BrainCheck distinguished between diagnoses of Dementia, MCI, and NC, providing a potentially reliable tool for early detection of cognitive impairment.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».