B – 156 Predicting Alzheimer’s Neuropathology in MCI and Mild Dementia: A Comparison of Three Memory Measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Early identification of symptoms related to Alzheimer's disease (AD), such as episodic memory deficits, enables timely intervention and monitoring. We compared the ability of three memory measures administered during early neurocognitive impairment in predicting AD at autopsy. Method Data from 831 participants in the National Alzheimer’s Coordinating Center database with a diagnosis of mild cognitive impairment (MCI; n=220) or mild dementia (Clinical Dementia Rating score of 0.5 or 1; n=611) who underwent evaluation for AD neuropathological change (ADNC) were included. The Montreal Cognitive Assessment Memory Index Score (MoCA-MIS), Benson Figure Delayed Recall (BFDR), and Craft Story Delayed Recall (CSDR) were administered at baseline. ADNC was dichotomized (i.e., none/low or intermediate/high). Paired-sample receiver operating characteristic (ROC) analyses compared the discriminant ability of the memory measures. Results The average age at baseline was 75.1 (SD=10.4), with an average of 4.1 years between assessment and death. Most participants (74%) displayed intermediate/high ADNC. All three baseline memory scores significantly differentiated the groups (AUC ps<.001), but AUC values were in the low range. The MoCA-MIS (.64) and BFDR (.68) displayed similar discriminative ability (p=.10), and both were superior to the CSDR (.58, ps<.01). Conclusion In those with MCI/mild dementia, all memory measures demonstrated low identification accuracy for ADNC. However, the MoCA-MIS and BFDR outperformed the CSDR in predicting intermediate/high ADNC at autopsy. The MoCA-MIS shows promise as a brief alternative for memory assessment, potentially supporting broader clinical applicability. Further investigation is warranted to identify the most effective brief approaches to predicting AD pathology.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».