Application of the modified qualitative scoring of MMSE pentagon test in the differential diagnosis of lewy body dementia and Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To explore the value of the modified qualitative scoring of MMSE pentagon test (mQSPT) in the differential diagnosis of Lewy body dementia (DLB) and Alzheimer’s disease (AD). Method Study the patients who met the inclusion criteria in the Department of Neurology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University from January 2018 to August 2021. The baseline data of gender, age and education, Mini‐Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) and Clinical Dementia Assessment Scale (CDR) scores of 61 DLB patients and 71 AD patients were analyzed retrospectively. At the same time, the scores of sub items in the scale that can reflect visualspatial impairment were recorded,: i.e. connection test, cube copy, clock drawing test in MoCA, and pentagon copy test in MMSE. The images in MMSE pentagon copy test of these patients were further scored according to QSPT and mQSPT, and compared between the two groups. Multivariate stepwise logistic regression was used to analyze the differential efficacy of QSPT, mQSPT combined with other clinical psychological evaluation between DLB and AD. Result There were significant differences between DLB and AD patients in connection test, cube copy, clock drawing test, pentagon copy test, QSPT, mQSPT and gender, but there were no significant differences in MMSE, MoCA, age and education. The sensitivity of QSPT in differentiating DLB and AD was 71.8%, the specificity was 67.2%, the area under ROC curve was 0.682 (95%CI: 0.584‐0.772), and the cut‐off value was 9.5. The sensitivity of mQSPT in differentiating DLB and AD was 68.9%, the specificity was 84.5%, the area under ROC curve was 0.78 (95%CI: 0.696‐0.862), and the cut‐off value was 8.5. Multivariate stepwise logistic regression showed that while QSPT failed to establish any suitable modeling, mQSPT and cube copy were related to the distinction between the two diseases. Moreover, the efficacy of these two indexes to distinguish AD and DLB: the sensitivity was 70.5%, and the specificity was 84.1% and the area under the ROC curve was 0.817(95%CI: 0.743‐0.891). Conclusion The mQSPT can be used for the screening tool in differential diagnosis between AD and DLB patients.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».