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Enregistrement W4414543247 · doi:10.1093/arclin/acaf084.138

A – 116 Use of Cognitive Screeners in the Detection of Primary Progressive Aphasia (PPA)

2025· article· en· W4414543247 sur OpenAlexaboutno aff
Katie L. Granier, Kayla Trites, Richard Phenis

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyPrimary progressive aphasiaDementiaAphasiaCognitionMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentNeuropsychological assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Primary progressive aphasia (PPA) is a neurodegenerative disease characterized by gradual progression of primary language dysfunction. There is minimal research examining the use of cognitive screening measures with individuals with PPA. Method This study explored performance of PPA patients on the Mini Mental Status Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The study included a retrospective chart review of neuropsychological reports of 42 adults (age range = 54-89; M age = 72.98; 67% female; 95% Caucasian; M education = 14.83 years) diagnosed with mild cognitive impairment (MCI) or dementia due to PPA following comprehensive neuropsychological evaluation. Results Raw scores and diagnostic classification accuracy were calculated on the MMSE and MoCA. The MMSE accurately identified 56% of individuals with MCI (M=24.56; n=9) and 85% with dementia (M=17; n=20). The MMSE did not identify MCI/dementia for 3/4 agrammatic, 2/10 logopenic, and 2/11 semantic patients, using the recommended cutoffs. The MoCA accurately classified 100% of MCI (M=16.5; n=4) and dementia (M=11.89; n=9) patients. Patients administered MoCA had an average of 1.54 years since symptom onset, compared to 2.79 years with the MMSE. Conclusion Preliminary data suggests the MoCA may be more sensitive to detecting PPA and possibly able to detect PPA earlier in the disease course compared to the MMSE. Discrepancies between the language items across measures likely accounts for this. Additional investigation is warranted to determine how screening performance may align with neuropsychological testing.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
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

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