Expanding the Applicability of Cognitive Charts to the Entire Age Span
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: We previously developed Cognitive Charts (CCs) for early detection and/or longitudinal evaluation of age-associated cognitive decline on widely used cognitive screening measures such as the Mini-Mental State Examination (CC-MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (CC-MoCA). Similar to growth curves used in Pediatrics, clinicians can quickly interpret an individual’s performance on the MMSE or MoCA, track the patient’s longitudinal cognitive trajectory, and subsequently intervene earlier based on the findings (see quoco.org). This has proven very helpful to frontline clinicians, particularly in light of the newly approved monoclonal antibodies for treatment of Alzheimer’s disease. To this date, however, the CC-MMSE and CC-MoCA only applied to limited age ranges. We validated herein our CCs across the entire age span. Methods: Two datasets were obtained from the National Alzheimer’s Coordinating Center, for a total of 32,560 individuals. We examined average MMSE and MoCA scores for younger individuals compared to the current age thresholds and ensured consistency of age-related Cognitive Quotient scores. Results: In this study, both MMSE and MoCA scores show very little variation below the age threshold. If the age is fixed at the threshold in the QuoCo calculation, the resulting score remains constant within this range. Furthermore, CCs performed similar or better in younger individuals. Conclusions: Our findings again emphasize the clinical significance of CCs as a tool for monitoring cognitive changes across the entire age span, hence maximizing early detection and appropriate treatment monitoring.
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 | 0,020 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».