Digital Cognitive Biomarker for Mild Cognitive Impairments and Dementia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The dementia population is increasing as the world's population is growing older. The current systematic review aims to identify digital cognitive biomarkers from computerized tests for detecting dementia and its risk state of mild cognitive impairment (MCI), and to evaluate the diagnostic performance of digital cognitive biomarkers. A literature search was performed in three databases, and supplemented by a Google search for names of previously identified computerized tests. Computerized tests were categorized into five types, including memory tests, test batteries, other single/multiple cognitive tests, handwriting/drawing tests, and daily living tasks and serious games. Results showed that 78 studies were eligible. Around 90% of the included studies were rated as high quality based on the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Most of the digital cognitive biomarkers achieved comparable or even better diagnostic performance than traditional paper-and-pencil tests. Moderate to large group differences were consistently observed in cognitive outcomes related to memory and executive functions, as well as some novel outcomes measured by handwriting/drawing tests, daily living tasks, and serious games. These outcomes have the potential to be sensitive digital cognitive biomarkers for MCI and dementia. Therefore, digital cognitive biomarkers can be a sensitive and promising clinical tool for detecting MCI and dementia.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».