MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4413877509 · doi:10.1177/13872877251371718

Visual Cognitive Assessment Test correlates with brain amyloid status in Alzheimer's disease-related mild cognitive impairment

2025· article· en· W4413877509 sur OpenAlexaboutno aff
Feng-juan Su, Yucheng Li, Xinchong Shi, Yi Chang, Yi Jin Leow, Pricilia Tanoto, Lishan Lin, Wei–Neng Chen, Jiayi Zhou, Haifan Kong, Yating Wang, Qin Zhang, Nagaendran Kandiah, Xiangsong Zhang, Yifan Zheng, Zhong Pei

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaGuangdong Provincial Translational Medicine Innovation Platform for Diagnosis and Treatment of Major Neurological Disease
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaCognitionPsychologyMedicineInternal medicineDiseasePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Alzheimer s Disease→Même sujetDementia and Cognitive Impairment Research→Travaux en français237 207→