Neuropsychological differential diagnosis of Alzheimer’s disease and vascular dementia: a systematic review with meta-regressions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Diagnostic classification systems and guidelines posit distinguishing patterns of impairment in Alzheimer’s (AD) and vascular dementia (VaD). In our study, we aim to identify which diagnostic instruments distinguish them. Methods We searched PubMed and PsychInfo for empirical studies published until December 2020, which investigated differences in cognitive, behavioral, psychiatric, and functional measures in patients older than 64 years and reported information on VaD subtype, age, education, dementia severity, and proportion of women. We systematically reviewed these studies and conducted Bayesian hierarchical meta-regressions to quantify the evidence for differences using the Bayes factor (BF). The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa-Scale and funnel plots. Results We identified 122 studies with 17,850 AD and 5,247 VaD patients. Methodological limitations of the included studies are low comparability of patient groups and an untransparent patient selection process. In the digit span backward task, AD patients were nine times more probable (BF = 9.38) to outperform VaD patients ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>β</mml:mi><mml:mi>g</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math> = 0.33, 95% ETI = 0.12, 0.52). In the phonemic fluency task, AD patients outperformed subcortical VaD (sVaD) patients ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>β</mml:mi><mml:mi>g</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math> = 0.51, 95% ETI = 0.22, 0.77, BF = 42.36). VaD patients, in contrast, outperformed AD patients in verbal ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>β</mml:mi><mml:mi>g</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math> = −0.61, 95% ETI = −0.97, −0.26, BF = 22.71) and visual ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>β</mml:mi><mml:mi>g</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math> = −0.85, 95% ETI = −1.29, −0.32, BF = 13.67) delayed recall. We found the greatest difference in verbal memory, showing that sVaD patients outperform AD patients ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>β</mml:mi><mml:mi>g</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math> = −0.64, 95% ETI = −0.88, −0.36, BF = 72.97). Finally, AD patients performed worse than sVaD patients in recognition memory tasks ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>β</mml:mi><mml:mi>g</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math> = −0.76, 95% ETI = −1.26, −0.26, BF = 11.50). Conclusion Our findings show inferior performance of AD in episodic memory and superior performance in working memory. We found little support for other differences proposed by diagnostic systems and diagnostic guidelines. The utility of cognitive, behavioral, psychiatric, and functional measures in differential diagnosis is limited and should be complemented by other information. Finally, we identify research areas and avenues, which could significantly improve the diagnostic value of cognitive measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».