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Enregistrement W4206831072 · doi:10.1002/alz.055811

Visual memory test equal to commonly used verbal memory test in predicting tau in the medial temporal lobe

2021· article· en· W4206831072 sur OpenAlexaff
Nina Margherita Poltronetti, Jaime Fernández Arias, Vanessa Pallen, Firoza Z Lussier, Joseph Therriault, Sulantha Mathotaarachchi, Cécile Tissot, Andréa Lessa Benedet, Yi‐Ting Wang, Tharick A. Pascoal, Jenna Stevenson, Nesrine Rahmouni, Gleb Bezgin, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University Health CentreDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemporal lobePsychologyVoxelContrast (vision)Set (abstract data type)AudiologyCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer scienceNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Aggie Figures Learning Test (AFLT) is a visual memory assessment tool, constructed as an analog to the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT). The AFLT includes three sequences of abstract drawings as stimuli –a primary set which is repeated across five trials, an interference set, and a recognition set. After about twenty minutes, the test assesses free delayed recall (DR) and delayed recognition of the learned material. This test is very similar to the RAVLT in terms of administration; therefore, the present study will evaluate whether the predictive value of DR scores from both tests is comparable in relation to Tau PET. Method Tau PET ([18F]‐MK6240) was acquired for 130 individuals for analysis involving only AFLT, 139 for analysis involving only RAVLT, and 127 individuals for analysis including both AFLT and RAVLT. Demographic data is shown on Tables 1, 2, and 3. MRI were segmented into probabilistic grey (GM) and white (WM) maps, non‐linearly registered to the ADNI template using Dartel and smoothed with an 8mm FWHM gaussian kernel. Voxel‐wise linear regression models were applied, using VoxelStats, with Tau PET as the dependent variable and either DR AFLT or DR RAVLT as predictors. We ran three analyses where one included both DR scores. Additionally, we corrected for age, sex, diagnosis, APOE, and amyloid load. All other variables that were tested did not significantly contribute to predict Tau PET. Result We found negative associations between tau binding in the medial temporal lobe and both DR scores when looking at each of them separately. More importantly, we found that DR AFLT scores lose their predictive value when including DR RAVLT in the same model. Conclusion Our results support the use of both tests interchangeably when testing memory in elderly populations, even though they tap into two different modalities. This piece of evidence confirms what was reported by the authors who published the original AFLT article. Nonetheless, that article dealt with a sample whose demographics and clinical presentation strongly differed from those of our sample.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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