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Enregistrement W4406201087 · doi:10.1002/alz.092154

Diagnostic performance of online cognitive assessment and plasma biomarkers in Alzheimer’s Disease and Subjective Cognitive Impairment using the Oxford Cognitive Testing Portal

2024· article· en· W4406201087 sur OpenAlexaboutno aff
Sofia Toniolo, Anna Scholcz, Benazir Amein, Akke Ganse‐Dumrath, Sian Thompson, Sanjay Manohar, Henrik Zetterberg, Masud Husain, Sijia Zhao

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive testNeuropsychologyMontreal Cognitive AssessmentAudiologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceNeuropsychological assessmentPsychologyMedicineVerbal learningPopulationOncologyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Plasma biomarkers have emerged as a promising tool to detect the presence of Alzheimer’s disease (AD) when cognitive symptoms have not yet emerged. However, there is also a pressing need to detect and track subtle cognitive change at the preclinical stage of AD for population screening purposes and to monitor disease progression at scale. A potential solution is remote cognitive assessment, yet it is still not extensively employed. Method 114 participants (37 AD, 22 subjective cognitive impairment (SCI) patients and 55 age‐matched controls) were recruited from the Oxford Centre for Cognitive Disorders. They were tested on a newly developed, fully remote online cognitive assessment tool, Oxford Cognitive Testing Portal (OCTAL), which hosts a wide range of validated cognitive tasks, such as the Rey‐Osterrieth Complex Figure (ROCF), Trail Making Task (TMT), Digital Symbol Substitution task (DSST)), Corsi Block Task (CORSI), as well as novel visual short‐term memory (Oxford Memory task) and visual long‐term memory (Object‐in‐Scene task) tasks (Figure 1). All participants underwent standard in‐person cognitive testing, i.e. Addenbrooke's Cognitive Examination‐III (ACE). Plasma p‐tau181, GFAP, NFL, Aβ42/40 ratio were also measured. Logistic regression was used for group classification. Result Performance on OCTAL was able to discriminate between SCI from healthy controls with an AUC of 0.78 (Figure 2a), statistically outperforming standard neuropsychological testing (ACE), which had an AUC of 0.65. Combining plasma biomarkers to OCTAL further increased diagnostic accuracy, reaching an AUC of 0.82 in group classification. OCTAL also outperformed ACE in distinguishing individuals with AD from SCI (Figure 2b), where adding plasma biomarkers to performance at OCTAL achieved a perfect separation (AUC of 1) between the groups. Conclusion These findings demonstrate the potential of OCTAL for widespread, cost‐effective cognitive testing. They also emphasise the utility of combining plasma biomarkers and digital cognitive tests to improve diagnostic accuracy across different stages of the disease. These accessible tools could pave the way to more scalable protocols for screening, stratification and monitoring of patients with preclinical AD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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