A - 18 Predicting Incident Amnestic Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease with a Computerized Neuropsychological Assessment Device: Comparative Clinical Utility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Computerized neuropsychological assessment devices (CNADs) offer improved accessibility to screen for neurodegeneration, although their clinical utility is yet to be established. We evaluated the efficacy of a CNAD to predict incident amnestic mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease (aMCI/ad) compared to a conventional paper-and-pencil screening tool and PET amyloid beta (AB). Method Data were collected from the longitudinal observational Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative 3. Participants were cognitively normal at baseline (N = 315, mean age = 72.9 +/− 7.1, 59.4% female, 16.8 +/− 2.3 years of education, 91.4% White, 33.7% APOE4+). Over four years, 26 (8.3%) participants converted to aMCI and 3 (1.0%) individuals developed ad. Prognostic validity was compared between three measures assessed at baseline. Computerized visual episodic memory scores were evaluated using the One Card Learning (OCL) test. Conventional screening was conducted using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). PET AB+ was quantified as ≥2 SD whole cerebellum referenced region standardized uptake value ratios. Results Area under the curve (AUC) analyses using logistic regression were adjusted for age, sex, education, race, and APOE4+ status. OCL accuracy yielded AUC = 0.67, p = 0.003, 95% CI [0.58, 0.76]. Total MoCA score demonstrated AUC = 0.75, p < 0.001, 95% CI [0.67, 0.83]. PET AB+ produced AUC = 0.68, p = 0.001, 95% CI [0.58, 0.79]. Conclusions When assessed at baseline, the MoCA provided the greatest clinical utility to predict incident aMCI/ad. Baseline OCL accuracy and PET AB+ were similarly effective for determining future cognitive decline. Further research is needed to examine the utility of CNADs before they are integrated into clinical practice.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».