Comparing the accuracy of the DCTclock and Montreal Cognitive Assessment to detect cognitive impairment and cerebral amyloid status in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sensitive and non‐invasive methods of screening for early‐stage Alzheimer’s disease (AD) are urgently needed. Digital assessment tools have the potential to improve the efficiency of cognitive screening for older adults in both clinical and research settings. The Linus Health DCTclock uses a digital pen to capture traditional clock drawing test performance and advanced analytics to evaluate the drawing process for indicators of cognitive difficulty. Method We compared the DCTclock to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a standard cognitive screening test, in a sample of older adults (total N = 60) with normal cognition (n = 30) or a clinical diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) or AD (n = 30) and investigated which measure is more accurate in predicting cerebral amyloid (Aβ) PET status in a subset of 32 participants with PET imaging data. Result MoCA total score was moderately correlated with DCTclock total score (r = 0.61, p < 0.01), as well as various DCTclock composite sub‐scores. ROC analysis indicated that the MoCA had superior accuracy in differentiating between cognitively impaired and unimpaired participants (AUC = 0.98) relative to the DCTclock (AUC = 0.82). ROC analysis also indicated that the MoCA had superior accuracy in differentiating elevated versus non‐elevated Aβ PET status (AUC = 0.76) relative to the DCTclock (AUC = 0.60). A composite of the MoCA and DCTclock total scores did not improve accuracy over the MoCA alone (AUC = 0.71) Conclusion Overall, these preliminary results suggest that the MoCA is a superior cognitive screening tool and may also be useful for detecting AD associated neuropathology.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».