The development of a story recall test for distinguishing between Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment in Thai cohort
Notice bibliographique
Résumé
The story recall task requires complex cognitive functions since it imitates everyday communication. It provides promising discrimination between individuals with cognition intact, mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer’s disease (AD). This study aimed to develop and examine the validity of the Thai Story Recall Test (TSR) in community-dwelling Thai older adults. A total of 98 participants were recruited and underwent the TSR with the stimulus story in the Thai context along with the neuropsychological tests including the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), verbal fluency, and digit span tasks. Partial correlation analyses, controlling for education, demonstrated that the MoCA marginally and significantly correlates with the immediate recall scores, whereas delayed recall scores showed a statistically significant moderate correlation with the MoCA. Specifically, only delayed recall scores were statistically significant in differentiating between stages of AD pathology. Further analysis revealed that delayed recall, backward digit span, and letter fluency tasks could significantly contribute to a discriminant function. It successfully classified participants with cognitive impairment (MCI and AD together) with an accuracy of 0.87, a sensitivity of 83.3%, and a specificity of 77.1%. Thus, delayed recall in the TSR has the potential to detect cognitive deficits in Thai older adults, especially when combined with other neuropsychological measures. Moreover, screening tools for AD should encompass not only memory assessment but also language and attention.
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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 | 0,001 |
| 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 ».