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Enregistrement W4360985619 · doi:10.1002/trc2.12376

State, trait, and accumulated features of the Alzheimer's Disease Assessment Scale Cognitive Subscale (ADAS‐Cog) in mild Alzheimer's disease

2023· article· en· W4360985619 sur OpenAlexafffund
Hugo Cogo‐Moreira, Saffire H. Krance, Che‐Yuan Wu, Krista L. Lanctôt, Nathan Herrmann, Sandra E. Black, Bradley J. MacIntosh, Jennifer S. Rabin, Michael Eid, Walter Swardfager

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science CentreWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Institutes of HealthIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCanada Research ChairsWeston Brain InstituteNorthern California Institute for Research and EducationFondation Brain CanadaPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheAlzheimer's SocietyUniversity of Southern CaliforniaNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's AssociationMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésPsychologyRecallTraitCognitionCognitive psychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Alzheimer's Disease Assessment Scale Cognitive Subscale (ADAS-Cog) is used to assess decline in memory, language, and praxis in Alzheimer's disease (AD). Methods: A latent state-trait model with autoregressive effects was used to determine how much of the ADAS-Cog item measurement was reliable, and of that, how much of the information was occasion specific (state) versus consistent (trait or accumulated from one visit to the next). Results: = 341) were assessed four times over 24 months. Praxis items were generally unreliable as were some memory items. Language items were generally the most reliable, and this increased over time. Only two ADAS-Cog items showed reliability >0.70 at all four assessments, word recall (memory) and naming (language). Of the reliable information, language items exhibited greater consistency (63.4% to 88.2%) than occasion specificity, and of the consistent information, language items tended to reflect effects of AD progression that accumulated from one visit to the next (35.5% to 45.3%). In contrast, reliable information from praxis items tended to come from trait information. The reliable information in the memory items reflected more consistent than occasion-specific information, but they varied between items in the relative amounts of trait versus accumulated effects. Conclusions: Although the ADAS-Cog was designed to track cognitive decline, most items were unreliable, and each item captured different amounts of information related to occasion-specific, trait, and accumulated effects of AD over time. These latent properties complicate the interpretation of trends seen in ordinary statistical analyses of trials and other clinical studies with repeated ADAS-Cog item measures. Highlights: Studies have described unfavorable psychometric properties of the Alzheimer's Disease Assessment Scale Cognitive Subscale (ADAS-Cog), bringing into question its ability to track changes in cognition uniformly over time. There remains a need to estimate how much of the ADAS-Cog measurement is reliable, of that how much is occasion specific versus consistent, and of the consistent information, how much represents enduring traits versus autoregressive effects (i.e., effects of Alzheimer's disease [AD] progression carried over from one assessment to the next).A latent state-trait model with autoregressive effects in mild AD found most items to be unreliable, and each item to capture different amounts of occasion-specific, trait, and autoregressive information. Language items, specifically, naming and the memory item word recall, were the most reliable.Psychometric idiosyncrasies of individual items complicate the interpretation of their summed score, biasing ordinary statistical analyses of repeated measures in mild AD. Future studies should consider item trajectories individually.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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