Examining the Use of Cognitive Assessments in Clinical and Healthy Populations: A Focuson Spatial Cognition
Notice bibliographique
Résumé
Spatial navigation and orientation deficits are often presented in early stages of Alzheimer’s disease (AD) and can even be recognised in the predementia stage of Mild Cognitive Impairment (MCI). Despite this, specialized tests of spatial cognition are not used in clinical settings as part of MCI/AD screening procedures. Currently, the most widely used cognitive marker for AD diagnosis is episodic memory. Episodic memory decline is evident not only in other forms of dementia but also during healthy ageing. This complicates the early detection of AD which is essential in allowing for early intervention and treatment of the disease. Recent research has focused on spatial navigation/orientation as a potential cognitive marker for MCI and AD and has shown greater specificity in detecting preclinical AD compared to episodic memory. Two widely used clinical screening tools for MCI/AD detection are the Mini Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). In Chapter 2, the usefulness of these tests in MCI/AD detection was examined, as well as utility of spatial subscales in predicting AD conversion from MCI. MoCA subscales relating to spatial ability predicted MCI progression to AD and reversion to cognitively normal, highlighting the importance of assessing spatial cognition in these clinical populations. Tests of spatial cognition were used in Chapter 3 with a healthy population to determine their use in a clinical setting as possible follow-up assessments with MCI/AD patients. These tests were deemed useful for examining spatial cognition in a healthy population, although further research would be required in order to inform clinical practice. This thesis displays promising early findings for the use of spatial cognition tests as screening tools for MCI/AD.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».