Connected speech profiles in mild cognitive impairment reflect global cognition
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundMild cognitive impairment (MCI), a prodromal stage of Alzheimer's disease (AD) for many individuals, is accompanied by widespread connected speech (CS) changes (e.g., shorter CS samples, mention of fewer semantic content units, lower syntactic complexity). Nevertheless, findings on CS in MCI are heterogeneous. This heterogeneity, combined with the heterogeneity in cognition in MCI suggests that there could exist more than one CS profile in this population.ObjectiveWe aimed to determine if there are multiple CS profiles in MCI and whether these potential CS profiles are characterized by distinct cognitive presentations.MethodsCS characteristics were extracted from the samples of 109 controls and 210 individuals with MCI from the COMPASS-ND study database. A Two-Step Cluster Analysis was then carried out to identify potential CS profiles in MCI. These profiles were compared to one another and to controls in terms of their linguistic and cognitive characteristics.ResultsWe identified two CS profiles in MCI, characterized by reduced syntactic complexity and semantic content and by dysfluencies, longer CS samples, and reduced semantic idea density and efficiency, respectively. The reduced semantic content/syntactic complexity profile was also characterized by various cognitive difficulties (e.g., visuospatial, episodic memory, executive functioning domains) in comparison with controls, whereas the increased production and reduced idea transmission effectiveness profile had relatively isolated episodic memory difficulties.ConclusionsCS analysis could be a helpful screening tool to identify individuals with MCI who show greater cognitive difficulties and who would most benefit from more extensive cognitive and/or medical testing as well as from cognitive and/or psychological interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».