Utility of Psychological Tests in Non-demented Japanese CADASIL Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Previous studies have reported the usefulness of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and other psychological tests, primarily in Caucasian patients with cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy (CADASIL). In this study, we evaluated the effectiveness of psychological tests in detecting mild cognitive impairment in Japanese patients with CADASIL, including those with the pro-hemorrhagic subtype associated with the NOTCH3 p.R75P variant. Methods In this single-center prospective study, we examined the utility of the MoCA, Mini-Mental State Examination (MMSE), Trail Making Test (TMT), and the Wechsler Adult Intelligence Scale-Fourth Edition (WAIS-IV). Dementia patients (Clinical dementia rating [CDR]≧1) were excluded. Receiver operating characteristic curves were calculated to examine the sensitivity and specificity of clinical cutoffs for the detection of mild cognitive impairment (CDR=0.5). Results Out of the 61 CADASIL patients who gave written informed consent and visited our clinic between January and December 2022, 51 were included in this study, and 10 were excluded due to CDR≧1. The mean age (standard deviation) was 54 (8), and 28 (55%) were male. The most common mutation was the p.R75P variant, found in 11 patients (22%). Based on the CDR scores, we classified the 51 CADASIL patients into 19 with mild cognitive impairment and 32 without. The ROC analysis showed an area under the curve of 0.90 for MoCA, 0.72 for MMSE, 0.81 and 0.86 for TMT-A and B, and 0.77 and 0.73 for WAIS- IV Digit Span and Digit Symbol. The optimal cut-off values for MMSE and MoCA were 27/28 (sensitivity, 0.58; specificity, 0.84) and 24/25 (sensitivity, 0.74; specificity, 0.97), respectively. Conclusions The MoCA and TMT were found to be sensitive screening tools for detecting mild cognitive impairment in Japanese patients with CADASIL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».