Use of Cognitive Testing, Questionnaires, and Plasma Biomarkers to Quantify Cognitive Impairment in an Aging Pet Dog Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aging dogs may suffer from canine cognitive dysfunction syndrome (CCDS), a condition in which cognitive decline is associated with amyloid pathology and cortical atrophy. Presumptive diagnosis is made through physical examination, exclusion of systemic/metabolic conditions, and completion of screening questionnaires by owners. OBJECTIVE: This study aimed to determine whether cognitive function could be quantified in aging pet dogs, and to correlate cognitive testing with validated questionnaires and plasma neurofilament light chain (pNfL) concentration. METHODS: Thirty-nine dogs from fifteen breeds were recruited (9.3 to 15.3 years). Owners completed the Canine Dementia Scale (CADES) and Canine Cognitive Dysfunction Rating scale (CCDR). Executive control and social cues were tested, and pNfL was measured with single molecule array assay. Comparisons were made between cognitive testing scores, CADES, CCDR scores, and pNfL. RESULTS: CADES scoring classified five dogs as severe CCDS, six as moderate, ten as mild, and eighteen as normal. CCDR identified seven dogs at risk of CCDS and thirty-two as normal. Cognitive testing was possible in the majority of dogs, although severely affected dogs were unable to learn tasks. CADES score correlated with sustained attention duration (r = -0.47, p = 0.002), inhibitory control (r = -0.51, p = 0.002), detour (r = -0.43, p = 0.001), and pNfL (r = 0.41, p = 0.025). Concentration of pNfL correlated with inhibitory control (r = -0.7, p≤0.001). The CCDR scale correlated with performance on inhibitory control (r = -0.46, p = 0.005). CONCLUSION: Our findings suggest that a multi-dimensional approach using a combination of questionnaires, specific cognitive tests, and pNfL concentration can be used to quantify cognitive decline in aging pet dogs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».