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Enregistrement W4416077182 · doi:10.1177/13872877251393639

Utility of a contemporary digital cognitive-motor biomarker in Huntington's and Parkinson's diseases

2025· article· en· W4416077182 sur OpenAlexaboutno aff
Lishan Lin, Huaxin Huang, Huiming Yang, Fengjuan Su, Michael F. Bergeron, Feng Li, Zheng Ding, Xianbo Zhou, J. Wesson Ashford, Dingbang Chen, Yousheng Xiao, Zhong Pei

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaGuangdong Provincial Translational Medicine Innovation Platform for Diagnosis and Treatment of Major Neurological Disease
Mots-clésBiomarkerDiseaseCognitionRating scalePsychomotor learningQuality of life (healthcare)DementiaCognitive impairmentSeverity of illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cognitive impairment significantly impacts the quality of life in patients with neurodegenerative disorders, including Huntington's disease (HD), Parkinson's disease (PD), and Alzheimer's disease (AD). Objective This study aims to assess the utility of MemTrax, a contemporary digital continuous recognition task platform originally developed for AD, as an effective tool for revealing cognitive and clinical motor impairments in HD and PD populations as aligned with respective disease staging. Methods A total of 135 healthy controls, 131 HD, and 212 PD participants were included in the study. MemTrax metrics, recognition accuracy (MTx-%C), response time (MTx-RT), and a composite score (MTx-Cp) were correlated with clinical motor and cognition scales and disease staging. Results MemTrax metrics showed stage-dependent declines in both HD and PD. In HD, both MTx-%C and MTx-Cp decreased significantly from pre-HD stage to stage 2 ( p < 0.001), showing negative correlations with motor impairment and cognitive scales. In PD, MTx-Cp declined across Hoehn and Yahr stages (1–4, p < 0.001), with strong negative correlations to Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part III (UPDRS III) and positive links to Montreal Cognitive Assessment/Mini-Mental State Examination. Additionally, MTx-RT increased with disease progression and correlated positively with UPDRS III, indicating it could assess psychomotor slowing in PD ( p < 0.01). Conclusions MemTrax effectively captures cognitive-motor decline in HD and PD. The responsivity of MemTrax to the severity of these disorders extends its utility beyond AD, positioning MemTrax performance as a cross-disease digital biomarker for early detection in neurodegenerative diseases.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,259 · 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

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