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Enregistrement W6940643855 · doi:10.1002/alz.095361

Speech correlates of neuropsychiatric symptoms in older adults

2025· article· en· W6940643855 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeriatric Depression ScaleDementiaMontreal Cognitive AssessmentDepression (economics)CognitionCenter for Epidemiologic Studies Depression ScaleDiseaseCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuropsychiatric symptoms (NPS) including depression and apathy, are common in dementia and profoundly affect both patients and caregivers. These symptoms can manifest early and can be indicative of the disease progression. The existing tools for measuring NPS lack objectivity and are not sensitive enough to detect subtle changes in the earlier stages of dementia. Here, we report a preliminary analysis of the associations of speech markers with NPS in older adults from the Mount Sinai Alzheimer’s Disease Research Center (ADRC). METHOD: Participants aged 60 and above were recruited through the Mount Sinai ADRC. Cognition was measured by the Montreal Cognitive Assessment (MOCA), and NPS by the Geriatric Depression Scale (GDS) and the Neuropsychiatric Inventory (NPI‐Q). Speech samples, collected during description of the “cookie theft” picture. Samples were then transcribed manually and processed using automated acoustic and lexical pipelines. Nonparametric partial correlation analysis was used to examine the relationship of the speech markers with the behavioral measures, adjusting for age, sex, education and MOCA score. RESULT: Participants (N = 54) averaged 79 ± 7.73 years of age, 55.6% were female. They had a mean MOCA score of 24.91 (±4.08), GDS score of 2.6 (±2.59) and NPI‐Q score of 2.17(±3.21). Higher GDS scores, indicative of more severe depression, were associated with higher mean pitch values (r = +0.376, p = 0.015). Higher NPI‐Q scores, reflecting greater NPS severity, were associated with reduced speech complexity, including using more incomplete (r = + 0.350, P = 0.025) and less‐novel (r = +0.313, p = 0.046) words. Higher NPI‐Q scores were also correlated with words with higher valence (i.e., more pleasant content, r = +0.363, p = 0.02) and a tendency toward more dominant speech (r = +0.297, p = 0.059). CONCLUSION: Our preliminary results so far show the potential of speech (both acoustic and lexical features) as a marker for NPS. Specifically, we observed relationships between speech characteristics and self‐reported depression symptoms, as well as NPI scores reflecting symptom severity. Further research is necessary to validate and refine these associations, ultimately paving the way of speech analysis as a promising non‐invasive objective method for detecting subtle behavioral changes in the early stages of 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 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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,177 · 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
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