Visual memory test equal to commonly used verbal memory test in predicting tau in the medial temporal lobe
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».