Cognitive and behavioral abnormalities in individuals with Alzheimer’s disease, mild cognitive impairment, and subjective memory complaints
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we investigated the ability of commonly used neuropsychological tests to detect cognitive and functional decline across the Alzheimer’s disease (AD) continuum. Moreover, as preclinical AD is a key area of investigation, we focused on the ability of neuropsychological tests to distinguish the early stages of the disease, such as individuals with Subjective Memory Complaints (SMC). This study included 595 participants from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset who were cognitively normal (CN), SMC, mild cognitive impairment (MCI; early or late stage), or AD. Our cognitive measures included the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), the Everyday Cognition Questionnaire (ECog), the Functional Abilities Questionnaire (FAQ), the Alzheimer’s Disease Assessment Scale–Cognitive Subscale (ADAS-Cog), the Montreal Cognitive Assessment scale (MoCA), and the Trail Making test (TMT-B). Overall, our results indicated that the ADAS-13, RAVLT (learning), FAQ, ECog, and MoCA were all predictive of the AD progression continuum. However, TMT-B and the RAVLT (immediate and forgetting) were not significant predictors of the AD continuum. Indeed, contrary to our expectations ECog self-report (partner and patient) were the two strongest predictors in the model to detect the progression from CN to AD. Accordingly, we suggest using the ECog (both versions), RAVLT (learning), ADAS-13, and the MoCA to screen all stages of the AD continuum. In conclusion, we infer that these tests could help clinicians effectively detect the early stages of the disease (e.g., SMC) and distinguish the different stages of AD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle