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Enregistrement W7045612142

Caractérisation du déclin de la mémoire sémantique dans la maladie d'Alzheimer et le trouble cognitif léger

2025· other· fr· W7045612142 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValidation testPopulationQualitative analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des atteintes en mémoire sémantique (MS) sont identifiées tôt dans le développement de la Maladie d’Alzheimer (MA). En effet, plusieurs études ont permis d’identifier des marqueurs précurseurs dans le trouble cognitif léger amnésique (TCLa), stade préclinique de la maladie. Parmi les tests évaluant l’accessibilité et l’intégrité de la MS, le test de dénomination de Boston (BNT), en version abrégée de 30 items (BNT-30), est couramment utilisé par les neuropsychologues québécois oeuvrant dans le domaine de la gériatrie. La validation et la normalisation de cette version a été réalisée dans notre laboratoire afin d’en standardiser l’utilisation. Il importe de souligner que plusieurs études se sont également intéressées au développement d’une analyse qualitative des réponses données à la version originale du BNT afin d’augmenter la sensibilité de cet outil pour la détection des atteintes cognitives dans la MA ainsi que dans d’autres troubles neurodégénératifs. Toutefois, peu d’études ont été recensées en ce qui concerne le stade préclinique de la maladie et aucune utilisant la présente version du BNT-30 dans la population québécoise. L’objectif de cette étude visait donc à vérifier la pertinence de l’usage d’une analyse qualitative du BNT-30 pour relever la présence de marqueurs précoces de perturbations de la MS associés à la MA. L’échantillon est composé à partir de données de projets de recherche antérieurs. Au total, l’étude compte 124 personnes âgées de 67 à 88 ans, dont un groupe contrôle (C) de 37 participants appariés sur l’âge et la scolarité à 37 participants présentant un TCLa ainsi qu’un troisième groupe non-apparié de 50 participants présentant une démence de type Alzheimer (DTA). Les résultats ont permis de confirmer la pertinence de l’usage du BNT-30 dans l’évaluation cognitive des personnes présentant un TCLa et une DTA, les distinguant des personnes présentant un vieillissement cognitif normal pour ce qui est de l’étude des scores quantitatifs. L’analyse qualitative des erreurs commises montre quant à elle davantage de similitudes entre les TCLa et les participants contrôles, les distinguant des DTA, à l’exception du regroupement des erreurs sémantiques et des réponses circonlocutoires. En effet, pour ces deux catégories, les TCLa ont des résultats similaires aux DTA, confirmant la sensibilité de l’analyse qualitative dans l’identification de perturbations de MS et d’accès lexical de la MA dans le stade préclinique. Ces conclusions mettent en valeur la pertinence de l’analyse qualitative des erreurs en ajout l’utilisation actuelle du BNT-30. Cette étude offre également un outil, mis à la disposition des cliniciens québécois, afin de facilité et d’uniformiser l’usage de cette analyse dans leur pratique clinique. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : maladie d’Alzheimer, trouble cognitif léger, vieillissement cognitif, marqueurs précoces, dénomination, accès lexical et mémoire sémantique.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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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