Diagnostic Utility of Vestibular Markers in Identifying Mild Cognitive Impairment and Early Alzheimer’s Disease in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Cognitive impairment and vestibular dysfunction commonly co-occur in older adults and may share overlapping neuroanatomical pathways. Understanding their association may enhance the early identification of cognitive decline using clinically feasible vestibular assessments. This study aimed to examine the relationship between vestibular dysfunction and early cognitive impairment, assess the diagnostic accuracy of vestibular markers, and explore the association of subjective dizziness and balance measures with cognitive performance. Methods: Our cross-sectional study included 90 participants aged ≥60 years, classified into cognitively healthy, mild cognitive impairment (MCI), and early Alzheimer’s disease (AD) groups. Cognitive function was assessed using the MoCA and the MMSE; vestibular function was evaluated via posturography sway and horizontal vHIT gain. Subjective dizziness and balance were measured using the Dizziness Handicap Inventory (DHI), gait speed, and eyes-closed balance time. The data were analyzed using SPSS v24 with ANOVA, Pearson correlations, linear regression, and ROC curve analyses. Results: Significant group differences were found across the cognitive and vestibular scores (MoCA: p = 0.001. Sway: p = 0.001. vHIT: p = 0.001). vHIT gain and posturography sway independently predicted the MoCA and MMSE scores (adjusted R2 = 0.68 and 0.65, respectively). The ROC analysis showed a strong diagnostic accuracy for posturography sway (AUC = 0.87) and vHIT gain (AUC = 0.82). Conclusions: Vestibular dysfunction is significantly associated with early cognitive impairment and may serve as a useful clinical marker for cognitive screening in older adults.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».