The Performance of Saccade Tasks Correlates with Cognitive Test Scores in Elderly Population: Evidence for the Usefulness of Oculomotor Tests in Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among the elderly, dementia is a common and disabling disorder with primary manifestations of cognitive impairments. Diagnosis and intervention in its early stages is the key to effective treatment. Nowadays, the test of cognitive function relies mainly on neuropsychological tests, such as the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). However, they have noticeable shortcomings, e.g., the biases of subjective judgments from physicians and the cost of the labor of these well-trained physicians. Thus, advanced and objective methods are urgently needed to evaluate cognitive functions. METHODS: We developed a cognitive assessment system through measuring the saccadic eye movements in three tasks. The cognitive functions were evaluated by both our system and the neuropsychological tests in 310 subjects, and the evaluating results were directly compared. RESULTS: In general, most saccadic parameters correlate well with the MMSE and MoCA scores. Moreover, some subjects with high MMSE and MoCA scores have high error rates in performing these three saccadic tasks due to various errors. The primary error types vary among tasks, indicating that different tasks assess certain specific brain functions preferentially. Thus, to improve the accuracy of evaluation through saccadic tasks, we built a weighted model to combine the saccadic parameters of the three saccadic tasks, and our model showed a good diagnosis performance in detecting patients with cognitive impairment. CONCLUSION: The comprehensive analysis of saccadic parameters in multiple tasks could be a reliable, objective, and sensitive method to evaluate cognitive function and thus to help diagnose cognitive impairments.
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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 | 0,001 | 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 ».