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Enregistrement W4283380966 · doi:10.3389/fnagi.2022.811739

Differential Patterns of Domain-Specific Cognitive Complaints and Awareness Across the Alzheimer’s Disease Spectrum

2022· article· en· W4283380966 sur OpenAlexafffund
Federica Cacciamani, Valérie Godefroy, Simona M. Brambati, Raffaella Migliaccio, Stéphane Epelbaum, Maxime Montembeault

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthAlzheimer SocietyFondation pour la Recherche sur AlzheimerGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaNovartis Pharmaceuticals CorporationHeart and Stroke Foundation of CanadaU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésAnosognosiaCognitionPsychologyExecutive functionsAudiologyDementiaAlzheimer's diseaseEpisodic memoryDiseaseClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Characterizing self- and informant-reported cognitive complaints, as well as awareness of cognitive decline (ACD), is useful for an early diagnosis of Alzheimer’s disease (AD). However, complaints and ACD related to cognitive functions other than memory are poorly studied. Furthermore, it remains unclear which source of information is the most useful to distinguish various groups on the AD spectrum. Methods: Self- and informant-reported complaints were measured with the Everyday Cognition questionnaire (ECog-Subject and ECog-StudyPartner) in four domains (memory, language, visuospatial, and executive). ACD was measured as the subject-informant discrepancy in the four ECog scores. We compared the ECog and ACD scores across cognitive domains between four groups: 71 amyloid-positive individuals with amnestic AD, 191 amnestic mild cognitive impairment (MCI), or 118 cognitively normal (CN), and 211 amyloid-negative CN controls, selected from the ADNI database. Receiver operating characteristic curves analysis was performed to evaluate the accuracy of the ECog and ACD scores in discriminating clinical groups. Results: Self- and informant-reported complaints were generally distributed as follows: memory, language, executive, and visuospatial (from the most severe to the least severe). Both groups of CN participants presented on average more memory and language complaints than their informant. MCI participants showed good agreement with their informants. AD participants presented anosognosia in all domains, but especially for the executive domain. The four ECog-StudyPartner sub-scores allowed excellent discrimination between groups in almost all classifications and performed significantly better than the other two classifiers considered. The ACD was excellent in distinguishing the participants with AD from the two groups of CN participants. The ECog-Subject was the least accurate in discriminating groups in four of the six classifications performed. Conclusion: In research, the study of complaint and anosognosia should not be reduced solely to the memory domain. In clinical practice, non-amnestic complaints could also be linked to Alzheimer’s disease. The presence of an informant also seems necessary given its accuracy as a source of information.

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)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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