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Enregistrement W6992431237

Le trouble comportemental en sommeil paradoxal : utilisation des outils de dépistage pour les troubles cognitifs

2023· other· fr· W6992431237 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValidation testSelf evaluationIntellectual ability
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le trouble comportemental en sommeil paradoxal (TCSP) est une parasomnie dans laquelle l’absence d’atonie musculaire provoque des mouvements indésirables et parfois violents au cours du sommeil paradoxal. Lorsque le TCSP n’a pas de cause identifiée (ex. : narcolepsie, prise de certains antidépresseurs), on le qualifie d’idiopathique (TCSPi). Cette forme est associée à l’accumulation de la protéine α-synucléine dans certains neurones. Ce type d’histopathologie est également rapporté dans la maladie de Parkinson (MP), la démence à corps de Lewy (DCL) et l’atrophie multisystémique (AMS). Ainsi, le TCSPi constitue un stade prodromal d’une synucléinopathie avec un taux de conversion d’environ 6.25 % par année. Le TCSPi est également associé à des troubles cognitifs touchant le fonctionnement exécutif et attentionnel, la mémoire épisodique et les fonctions visuospatiales pouvant mener à un diagnostic de trouble cognitif léger (TCL). Plusieurs groupes de recherche ont montré que l’évaluation du fonctionnement cognitif permet de prédire l’évolution du TCSPi en synucléinopathie et particulièrement en DCL, mais peu de travaux ont validé l’utilisation de tests de dépistage cognitifs à cette fin. Le présent essai doctoral vise à valider l’utilisation du Montreal Cognitive Assessment (MoCA) et du Test du Dessin de l’Horloge (TDH) pour le dépistage du TCL et la prédiction du développement de la DCL dans le TCSPi. Nous avons recruté un échantillon de 96 participants incluant 32 TCSPi avec un TCL, 32 TCSPi sans TCL et 32 contrôles (sans TCSP et sans TCL). Le TCSPi était confirmé par polysomnographie et le diagnostic de TCL était établi à l’aide d’une évaluation neuropsychologique complète. Les participants ont effectué le MoCA et le TDH qui ont été cotés par trois juges aveugles aux groupes. Des 64 patients avec TCSPi, 53 (83 %) ont également complété une évaluation de suivi, dont 6 (11 %) ont développé une DCL. De plus, nous avons recruté une cohorte de confirmation constituée de TCSPi ayant effectué un MoCA et développé une DCL lors du suivi auprès d’un examinateur indépendant afin de confirmer nos résultats. Les analyses montrent que les patients TCSPi avec TCL performent moins bien au MoCA et au TDH que les contrôles. Les sous-échelles exécutif et visuospatial et rappel différé du MoCA, ainsi que la sous-échelle du contour du TDH étaient également moins bien réussies par les TCSPi avec TCL en comparaison aux contrôles. Le seuil optimal (meilleur Index Youden) pour le dépistage du TCL était à ≤ 25 (sensibilité à 71.9% et spécificité à 78.1%) pour le MoCA et ≤ 9 (sensibilité à 78.1% et spécificité à 53.1%) pour le TDH. Les résultats ont aussi montré que les TCSPi qui ont développé une DCL avaient un score plus faible au MoCA que les contrôles. Le score au TDH des TCSPi ayant développé une DCL n’était pas significativement différent de celui des contrôles. Le seuil optimal au MoCA pour la prédiction de la DCL était à ≤ 25 (sensibilité à 100.0% et spécificité à 78.1%). La cohorte indépendante de validation confirme ce résultat avec une sensibilité de 90.0% au seuil de ≤ 25. Les résultats du présent essai valident l’utilisation du MoCA dans le contexte du TCSPi pour le dépistage du TCL et la prédiction de la DCL en utilisant un seuil déficitaire à ≤ 25. Le TDH ne s’avère par assez discriminatif pour des fins de dépistage de trouble cognitif dans le TCSPi. Des caractéristiques de discrimination prometteuses ont été observées avec la sous-échelle rappel différé du MoCA ouvrant la porte à la validation future de tests courts de mémoire épisodique pour le dépistage du TCL et la prédiction de la DCL dans le TCSPi. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : trouble comportemental en sommeil paradoxal, synucléinopathie, trouble cognitif léger, trouble cognitif majeur, trouble neurocognitif, Montreal Cognitive Assessment, Test du Dessin de l’Horloge, test de dépistage, démence à corps de Lewy.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2023
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