Visual Cognitive Assessment Test correlates with brain amyloid status in Alzheimer's disease-related mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background Assessing amyloid-β (Aβ) deposition in individuals with mild cognitive impairment (MCI) is critical for early Alzheimer's disease (AD) intervention. The Visual Cognitive Assessment Test (VCAT), a language-neutral visual-based tool, effectively identifies MCI, but its correlation with Aβ pathology remains unverified. Objective This study aimed to evaluate the ability of VCAT to distinguish between amyloid-positive (Aβ+) and amyloid-negative (Aβ−) people with different cognitive status and compare its performance with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Methods In this cross-sectional analysis conducted at the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, 139 cognitively normal (CN) individuals and 231 patients with MCI were enrolled. Participants underwent baseline data registration, VCAT, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental State Examination, Clinical Dementia Rating, amyloid PET assessments, and MRI scans. The main outcome measures considered the ability of the VCAT to distinguish between amyloid-positive and amyloid-negative MCI patients, as indicated by the area under the curve (AUC) values . Results VCAT and MoCA showed comparable efficacy in differentiating MCI from CN. For Aβ deposition discrimination, VCAT showed numerically higher accuracy than MoCA for detecting Aβ+ MCI (AUC 0.830 versus 0.797; sensitivity 72.7% versus 66.7%). VCAT's discriminative ability relied on memory and executive function domains. Shortened VCAT versions demonstrated reduced efficacy compared to the full VCAT. Conclusions VCAT correlates well with PET-detected Aβ deposition and shows marginally superior performance to MoCA in identifying Aβ+ MCI. However, abbreviated VCAT versions are less effective for Aβ detection in MCI, highlighting the need for full-test administration in clinical practice.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».