Modelling longitudinal cognitive test data with ceiling effects and left skewness
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive tests such as the Mini Mental State Examination (MMSE) may result in data with discrete and skewed distributions that necessitate proper statistical models for valid inference. We review different longitudinal approaches to model cognitive decline data in older individuals and provide recommendations for model choice and result interpretation. We used data from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative study and focused on MMSE scores as response variable collected on up to four visits over a two-year period in older individuals (mean age 73 years). At baseline individuals were classified as having Alzheimer’s disease (AD), early or late mild cognitive impairment, subjective memory concern, or being cognitively normal. We considered generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) with binomial/beta-binomial response distribution and parametric/non-parametric random effects, selected the best model and used graphs for illustration. Binomial model with non-parametric random intercept and slope fit the data the best according to the Bayesian Information Criterion. The three-way interaction between time, age and diagnostic group was statistically significant suggesting that AD individuals had the steepest cognitive decline among all groups, especially in younger individuals. Furthermore, males and APOE4 carriers had worse cognitive performance, while more educated people had better cognitive performance compared to less educated. Various plots are used to illustrate and aid in interpretation of the results. GAMLSS are an appropriate class of models providing interpretable results for repeatedly measured cognitive test data. We recommend that they are used more widely, accompanied by effect estimation, statistical testing and visualizations for illustration.
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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 | 0,071 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».