Сучасні методи аналізу когнітивних функцій (огляд літератури, частина 1)
Notice bibliographique
Résumé
Цитуйте українською у стилі Ванкувер: Маслова НМ, Булініна ОД. Сучасні методи аналізу когнітивних функцій (огляд літератури, частина 1). Експериментальна і клінічна медицина. 2024;93(1):56-68. https://doi.org/10.35339/ekm.2024.93.1.mab Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.14045093 Резюме У сучасній медицині приділяється особлива увага проблемам когнітивних порушень, які є розширеними та мають значний вплив на якість життя пацієнта. Когнітивні функції людини (пам'ять, мова, виконавча функція, абстрактне мислення, увага та візуально-просторові можливості) пов'язані з певними структурами мозку та специфікою взаємодії цих структур. Останнім часом проблеми додаткових (легких та помірних) когнітивних порушень приділяються більшому значенню практичних лікарів та дослідників. Спектр когнітивних порушень у літньому віці ширший і включає лише деменцію та хворобу Альцгеймера, а й менш тяжкі, більші когнітивні порушення. Доступні інструменти оцінки цих пошкоджень відрізняються від тих, що призначені для вивчення одного нейропсихологічного домену, до повного нейропсихологічного тестування. У цьому огляді представлений аналіз найпоширеніших сучасних методів вивчення стану когнітивних функцій у компонентах від класичних нейропсихологічних тестів (тест малювання годинника, тест Лурія, коректурний тест Бурдона, тест на завершення речення, шкала мінімальної оцінки психічного статусу, Монреальська шкала оцінки когнітивних функцій) до більш складних. , які використовують у репрезентативних на національному рівні популяційних дослідженнях. У статті обговорюються переваги та обмеження різних методик, з наголосом на необхідність комплексного підходу до оцінки когнітивних функцій, що необхідне для діагностики важких та легких когнітивних порушень, оцінки пошкодження мозку, визначення здатності приймати рішення та тестування на інтелектуальні порушення. Ключові слова: психофізіологічні тести, головний мозок, когнітивні порушення, скринінговий тест, деменція. Cite in English in Vancouver style: Maslova NM, Bulynina OD. Modern methods of cognitive functions analysis (literature review, part 1).Experimental and Clinical Medicine. 2024;93(1):56-68. https://doi.org/10.5281/zenodo.14045093 [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.14045093 Abstract In the field of modern medicine, there is a significant focus on addressing cognitive impairments due to their widespread prevalence and substantial impact on patients' quality of life. The human brain's cognitive functions are closely tied to a wide range of structural and functional characteristics of individual brain regions, as well as the specific interactions between these regions. When individuals engage in cognitive activities, such as solving complex tasks, the efficiency of processing and transmitting information between different brain areas becomes a key consideration. Each of these brain regions is meticulously designed to assess various neuropsychological functions, including memory, language, executive function, abstract thinking, attention, and visuospatial abilities. Recently, healthcare professionals and researchers have been increasingly focusing on pre-dementia (mild and moderate) cognitive impairments. The spectrum of cognitive impairments in the elderly is broad, encompassing not only dementia and Alzheimer's disease but also less severe, moderate cognitive impairments. Assessment tools vary, ranging from those designed to evaluate a single neuropsychological domain to comprehensive neuropsychological testing, which evaluates all neuropsychological domains. This review provides an analysis of the most common modern methods, including classical neuropsychological tests and the use of eye-tracking technology, which offers quantitative assessment and sensitive detection of cognitive impairments in conditions such as dementia, concussion, traumatic brain injuries, autism spectrum disorders, and attention deficit hyperactivity disorder, among others. The review also discusses the advantages and limitations of these methodologies, highlighting the necessity of a comprehensive approach to assessing cognitive functions. This comprehensive approach is crucial for diagnosing both severe and mild cognitive impairments, evaluating brain damage, determining decision-making capacity, and testing for intellectual disabilities. Keywords: psychophysiological tests, brain, cognitive disorders, screening test, dementia.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,028 |
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 ».