Cognitive dynamics in healthy aging and mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In observational and clinical intervention studies of Alzheimer disease (AD), cognition is typically assessed in an extended, “single‐shot” testing session to measure mean‐level changes in performance over time. However, this strategy ignores day‐to‐day fluctuations in cognition that may occur due to mood, stress or fatigue. It is possible that the overall magnitude of daily variability in cognition is a more sensitive endpoint than traditional metrics of cognitive change. Previous research has suggested that attention and personality traits are important predictors of AD, yet it is unknown how scores on these outcomes fluctuate over short intervals. The aim of this project was to evaluate the extent to which scores on attention, personality and mood and fatigue vary across 3 weeks of daily testing and whether cognitive variability increases in early‐stage AD. Method A total of 66 younger adults (YAs), 52 cognitively healthy older adults (OAs), and 37 individuals with cognitive impairment (CIs) completed 21 daily assessments of attention, personality, and mood. Cognitive impairment was determined as a rating of 0.5 on the Clinical Dementia Rating scale or a score of less than 11 on the mini Montreal Cognitive Assessment. Group differences in mean performance and variability were assessed using Bayesian mixed effects location scale models. Result Adherence was high with an average of 20.1, 19.7 and 19.2 daily sessions (out of 21 possible) completed for YAs, OAs and CIs, respectively. YAs reported overall lower mood compared to the OAs. No other mean comparisons were significant. In terms of daily variability, YAs had greater fluctuations in reported fatigue, conscientiousness and neuroticism compared to healthy OAs. Finally, both YAs and CIs had greater variability in attention relative to OAs. These differences persisted after accounting for global cognition. Conclusion Healthy aging (OAs compared to YAs) results in greater stability in personality ratings. In contrast, pathological aging (CIs compared to OAs) results in greater variability in attention scores with no detectable changes on mean performance. We argue that cognitive variability provides unique insight to cognitive changes that occur in healthy aging and early‐stage AD and should continue to be explored as primary outcomes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».