Ten-words recall test: an effective tool to differentiate mild cognitive impairment from subjective cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Subjective cognitive decline (SCD) and mild cognitive impairment (MCI) are stages 2 and 3, respectively, of the Alzheimer’s continuum. The Alzheimer’s Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale (ADAS-cog’s) ten-words recall test is a validated method for the early detection of cognitive impairment in Alzheimer’s disease. However, limited studies have investigated its ability to differentiate between SCD and MCI. Methods 203 participants with SCD and 62 participants with MCI underwent multiple neuropsychological assessments. The Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment-Basic (MOCA-B) served as brief global cognition tests. A binary logistic regression model was used to analyze the potential factors affecting MCI. The accuracy of the ten-words recall test was assessed using the area under the receiver operating characteristic (ROC) and the area under the curve (AUC). Results The neuropsychological assessment revealed significant differences in the ten-words recall test scores between the SCD (median age 61 years; 70.44% female) and MCI (median age 64 years; 61.29% female) groups (p < 0.001), with the MCI group scoring the highest. Using a cut-off value of 3.15 for the ten-words recall test, sensitivity for distinguishing MCI from SCD reached 87%, while specificity stood at 61% (AUC 0.777, p < 0.001). DeLong’s test indicated no statistically significant difference in the ten-words recall test’s ability to distinguish between SCD and MCI compared to the total score of ADAS-Cog (AUC 0.833, p) and MMSE (AUC 0.784, p > 0.05). However, a significant difference was observed when compared to MoCA-B (AUC 0.973, p < 0.001). In the population with an education level of ≤ 9 years, the optimal cut-off value for the ten-words recall test was 3.15, yielding a sensitivity of 91% and a specificity of 45% (AUC = 0.674, p = 0.030). In the population with an education level > 9 years, the optimal cut-off value was 3.63, resulting in a sensitivity of 79% and a specificity of 71% (AUC = 0.785, p < 0.001). Discussion The ten-words recall test from the ADAS-cog may detect MCI early owing to its simplicity and quick administration. It is an effective and convenient tool for rapidly identifying mild cognitive impairment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».