Modelling the Distribution of Cognitive Outcomes for Early-Stage Neurocognitive Disorders: A Model Comparison Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive assessments for patients with neurocognitive disorders are mostly measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Visual Cognitive Assessment Test (VCAT) as screening tools. These cognitive scores are usually left-skewed and the results of the association analysis might not be robust. This study aims to study the distribution of the cognitive outcomes and to discuss potential solutions. Materials and Methods: In this retrospective cohort study of individuals with subjective cognitive decline or mild cognitive impairment, the inverse-transformed cognitive outcomes are modelled using different statistical distributions. The robustness of the proposed models are checked under different scenarios: with intercept-only, models with covariates, and with and without bootstrapping. Results: The main results were based on the VCAT score and validated via the MoCA score. The findings suggested that the inverse transformation method improved the modelling the cognitive scores compared to the conventional methods using the original cognitive scores. The association of the baseline characteristics (age, gender, and years of education) and the cognitive outcomes were reported as estimates and 95% confidence intervals. Bootstrap methods improved the estimate precision and the bootstrapped standard errors of the estimates were more robust. Cognitive outcomes were widely analysed using linear regression models with the default normal distribution as a conventional method. We compared the results of our suggested models with the normal distribution under various scenarios. Goodness-of-fit measurements were compared between the proposed models and conventional methods. Conclusions: The findings support the use of the inverse transformation method to model the cognitive outcomes instead of the original cognitive scores for early-stage neurocognitive disorders where the cognitive outcomes are left-skewed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».