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Enregistrement W7116929601 · doi:10.1002/alz70861_108482

Clock Drawing as a Tool to Reduce Cognitive Assessment Time

2025· article· en· W7116929601 sur OpenAlexaffabout
Carolyn Pavoni, Nodee Chowdhury, Malcolm A. Binns, Sandra E. Black, Sanjeev Kumar, David F. Tang‐Wai, Carmela M. Tartaglia, M. Freedman

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensToronto Western HospitalCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Dementia Research AllianceBaycrest HospitalMount Sinai HospitalOccupational Cancer Research CentreSunnybrook HospitalPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive Assessment SystemNeuropsychological assessmentPlan (archaeology)Task (project management)Test (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Clock Drawing Test (CDT) is a widely used neuropsychological tool and a component of the Toronto Cognitive Assessment (TorCA). We aimed to determine whether specific CDT sub-scores predict performance on other TorCA sub-tests. Identifying such relationships may support removal of measures, thereby reducing overall TorCA administration time. METHOD: Data were obtained from the Toronto Dementia Research Alliance database which includes patient demographic and clinical information assessed at four Toronto area memory clinics. Performance on the CDT is based upon 4 sub-scores: contour, numbers, hands, and centre. The TorCA contains 24 sub-tests in addition to the CDT that evaluate cognitive domains including memory, visuospatial, working memory/attention/executive control, and language. To identify a linear combination of CDT sub-scores that is maximally associated with a linear combination of the other TorCA sub-tests, we used singular value decomposition of their cross-block correlation matrix as applied by Partial Least Squares. Reported saliences describe relative contributions of each variable to the linear combinations. Saliences greater than 2 standard errors (se) are considered significant. RESULT: CDT and TorCA sub-test saliences using data from 1,872 participants are presented in Figure 1. The "hand" sub-score returned relatively large salience (0.71, se = 0.31). The "numbers" sub-score had slightly lower salience (0.50, se = 0.22); the "centre" sub-score returned a similar salience (0.43, se = 0.19). TorCA sub-tests of working memory/attention/executive control, semantic knowledge, and visuospatial function returned larger saliences (Figure 1). Specifically, the strongest association was with Trails B (0.33, se = 0.15), followed by Trails A (0.27, se = 0.13), semantic fluency (0.25, se = 0.11), Benson Figure copy (0.25, se = 0.12) and recall (0.25, se = 0.11). CONCLUSION: Within the CDT scoring system, clock hands and numbers were the strongest predictors of performance on the TorCA sub-tests. The most robust associations were with domains of working memory/attention/executive function, semantic knowledge, and visuospatial function. We plan to apply artificial intelligence to classify clocks based on these cognitive functions. We will then examine how these classified clocks relate to TorCA sub-tests to determine whether redundant tests could be removed, thereby shortening administration time.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,292 · 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
Routes d'admission2
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