Neuropsychological test performance in mild cognitive impairment with Lewy bodies: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to characterize the cognitive profile among individuals with mild cognitive impairment with Lewy bodies (MCI-LB) to help guide future clinical criteria. METHODS: Systematic review and meta-analysis included MCI-LB studies with cognitive data from PubMed, Embase, Web of Science, and PsycINFO (January 1990 to March 2023). MCI-LB scores were compared to controls, MCI due to Alzheimer's disease (MCI-AD), and dementia with Lewy bodies (DLB) groups with random-effects models. RESULTS: We included 26 studies and 2823 participants. Across all domains, the MCI-LB group performed worse than controls and better than DLB. Compared to MCI-AD, the MCI-LB group performed worse in attention/processing speed (g = -0.24, 95% confidence interval [CI]: -0.35, -0.12), attention/executive (g = -0.42, 95% CI: -0.56, -0.28); better in verbal immediate recall (g = 0.37; 95% CI: 0.15, 0.59) and delayed memory (g = 0.40; 95% CI: 0.22, 0.58). DISCUSSION: The cognitive profiles in MCI-LB and MCI-AD are consistent with established profiles in DLB and AD. Neuropsychological assessment may be helpful in differential diagnosis, even in early disease states. HIGHLIGHTS: We performed a systematic review and meta-analysis for cognition in mild cognitive impairment with Lewy bodies (MCI-LB). Compared to MCI due to Alzheimer's disease (MCI-AD), MCI-LB had worse attention, executive function, and processing speed. Compared to MCI-AD, MCI-LB had better verbal immediate and delayed recall. The MCI-LB group was worse on all cognitive domains than controls, and better than dementia with Lewy bodies. Studies used different tests and there is a need for global efforts for harmonization.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».