Diagnosing Alzheimer's disease: Which dementia screening test to use in elderly Puerto Ricans with mild cognitive impairment and early Alzheimer's disease?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Typically, Alzheimer's disease (AD) diagnosis is not made at its earliest period, for instance, at mild cognitive impairment (MCI) and early AD (E‐AD). Our study aims to demonstrate a correlation between the screening tools, including the Mini‐Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Clinical Dementia Rating (CDR), and the biological biomarkers in the cerebrospinal fluid (CSF) amyloid beta 1‐42 (Aβ42), phosphorylated tau (p‐tau) proteins and total tau (t‐tau)/Aβ42 ratio in Puerto Ricans > 55 years old with MCI and E‐AD. We evaluated 30 participants, including demographics, memory scales, and CSF biomarkers. Twenty‐eight CSF biomarkers (Aβ42, p‐tau protein, and t‐tau/Aβ42 ratio) were analyzed using the Meso Scale Discovery Platform (MSD). Associations between memory scales (MoCA, MMSE, CDR) and CSF markers were performed using Spearman rho correlation. Our study revealed a statistical association favoring a direct relationship between MMSE and MoCA with t‐tau/Aβ42 ratio in CSF (P = 0.022, P = 0.035, respectively). We found a trend toward significance with an inverse relationship with MMSE and Aβ42 (P = 0.069) and a direct relationship with MMSE and p‐tau (P = 0.098). MMSE and MoCA screening tests were identified with a statistically significant association with the CSF biomarkers, specifically t‐tau/Aβ42 ratio, in elderly Puerto Ricans with MCI and E‐AD. Puerto Ricans > 55 years old with MCI and E‐AD could be screened confidently with MMSE and MoCA for a higher likelihood of earlier detection and, thus, initiation of disease‐modifying treatment and prompt non‐pharmacological interventions.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».