Comparing neuropsychological, typical, and ADNI criteria for the diagnosis of mild cognitive impairment in Vietnam-era veterans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Neuropsychological criteria for mild cognitive impairment (MCI) more accurately predict progression to Alzheimer’s disease (AD) and are more strongly associated with AD biomarkers and neuroimaging profiles than ADNI criteria. However, research to date has been conducted in relatively healthy samples with few comorbidities. Given that history of traumatic brain injury (TBI) and post-traumatic stress disorder (PTSD) are risk factors for AD and common in Veterans, we compared neuropsychological, typical (Petersen/Winblad), and ADNI criteria for MCI in Vietnam-era Veterans with histories of TBI or PTSD. Method: 267 Veterans (mean age = 69.8) from the DOD-ADNI study were evaluated for MCI using neuropsychological, typical, and ADNI criteria. Linear regressions adjusting for age and education assessed associations between MCI status and AD biomarker levels (cerebrospinal fluid [CSF] p-tau181, t-tau, and Aβ42) by diagnostic criteria. Logistic regressions adjusting for age and education assessed the effects of TBI severity and PTSD symptom severity simultaneously on MCI classification by each criteria. Results: Agreement between criteria was poor. Neuropsychological criteria identified more Veterans with MCI than typical or ADNI criteria, and were associated with higher CSF p-tau181 and t-tau. Typical and ADNI criteria were not associated with CSF biomarkers. PTSD symptom severity predicted MCI diagnosis by neuropsychological and ADNI criteria. History of moderate/severe TBI predicted MCI by typical and ADNI criteria. Conclusions: MCI diagnosis using sensitive neuropsychological criteria is more strongly associated with AD biomarkers than conventional diagnostic methods. MCI diagnostics in Veterans would benefit from incorporation of comprehensive neuropsychological methods and consideration of the impact of PTSD.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».