Utility of a contemporary digital cognitive-motor biomarker in Huntington's and Parkinson's diseases
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».