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Enregistrement W4390192110 · doi:10.1002/alz.083236

Brief Continuous Recognition Task for Early Alzheimer Detection and Tracking

2023· article· en· W4390192110 sur OpenAlexaboutno aff
J. Wesson Ashford

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Task (project management)Set (abstract data type)Montreal Cognitive AssessmentComputer scienceTracking (education)CognitionPsychologyCognitive psychologyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s Disease (AD) affects memory processing in the brain. An important aspect of AD assessment and study is memory testing, which can be done with excellent efficiency using a Continuous Recognition Test (CRT). A CRT was designed for online administration to provide 25 unique, complex, interesting images, which were initially presented for up to 3 seconds, and 25 repeated images, which required a response to indicate recognition (takes about 90 seconds). The images include 5 from each of 5 categories, from a set of 3,000 images, ensuring that a broad spectrum of memory is interrogated. The selected images are culturally neutral, and the instructions are provided in 120 languages, so the test is comparable across most countries, and performance is not affected by racial, cultural, or ethnic variations. The test is engaging and has been taken by many individuals over 100 times and by several individuals over 1,000 times. Two studies have compared this test with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (in China and Netherlands) and found that this test performed at least as well. Method Data was examined from over a million CRT administrations from 3 sources: at the URL: www.memtrax.com, including over 18,000 unique users recruited by a French company (HAPPYneuron, INC), over 200,000 unique users from free access, and over 90,000 unique users from a free recruitment program (www.brainhealthregistry.org, part of the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative). Response time data was available for every image of each CRT, and the 3 populations were evaluated for HITs (correct recognitions), Correct Rejections (CRs, not responding to a new image), and response time to HITs (RT), including average RTs. Result Analyses indicated that 97% of individuals, across sites who scored better than chance (65% correct), performed better than 80% correct. Percent HITs and CRs and RTs showed a dichotomy with HITs (recognitions) correlating with RT (an AD dysfunction), while a separate group had fewer correct rejections (response disinhibition) and RT inconsistency, presumably related to fronto‐temporal dementia (clinical observation). Statistical analysis provides precision of impairment estimation. Conclusion A CRT can be used for early AD screening, memory assessment, and progression tracking.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,007

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,266 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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