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Enregistrement W4387439630 · doi:10.1093/arclin/acad067.036

A - 18 Predicting Incident Amnestic Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease with a Computerized Neuropsychological Assessment Device: Comparative Clinical Utility

2023· article· en· W4387439630 sur OpenAlexaboutno aff
Natalia Docteur, Brandy L. Callahan

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentNeuropsychologyArea under the curveNeuropsychological assessmentReceiver operating characteristicInternal medicineMedicineAudiologyPsychologyCognitionCognitive impairmentDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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