EXPLORING CIND STABILITY ACROSS TIME: INSIGHTS FOR IMPROVING COGNITIVE IMPAIRMENT CLASSIFICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Cognitive impairment no dementia (CIND) classifications are susceptible to false positives and may not be indicative of progressive cognitive decline or dementia risk. The current project sought to investigate the dynamic nature of CIND across six years and to elucidate whether baseline impairment severity (single vs. multidomain impairment) predicts CIND stability patterns such as reversion and fluctuation between cognitive statuses. Method: Utilizing data from Project MIND, participants (N=259; 65-90 years) were classified as either Normal Cognition (NC) or CIND across five annual assessments using a battery of five cognitive tasks. Participants were classified as either Stable NC, Stable CIND, Progressors (NC—CIND), Reverters (CIND—NC) or Fluctuaters (CIND—NC—CIND) according to their across-time stability patterns. Participants initially classified as CIND were further subdivided based on impairment severity: single-task (CIND-S) or multiple-task (CIND-M) impairment. Multinomial logistic regression was utilized to explore whether baseline CIND severity differentiated Reverters and Fluctuaters from those who remained Stable CIND. Results Most individuals were unstable in their CIND status for several years following baseline assessment. Compared to those classified as Stable CIND, Fluctuaters (-1.52, p=.01) and Reverters (-1.68, p=.01) were more likely to be classified as CIND-S (72% and 74%, respectively). Conclusions: Reverting back to NC or fluctuating between cognitive statuses is partly a function of instability in CIND-S classifications. Moving forward, CIND classifications could be improved through careful consideration of CIND severity at initial assessment. In particular, those classified as CIND-M may represent an at-risk group most likely to exhibit progressive cognitive impairment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».