A novel metric of self and informant reported cognitive complaints in subjective cognitive decline and mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the role of subjective cognitive complaints (SCCs) in diagnosing mild cognitive impairment (MCI), there is interest in determining which cognitive complaints best differentiate between older adults with MCI versus those with age-normal cognition (i.e., with complaints reflecting subjective cognitive decline [SCD]). Rather than analyzing questionnaire-based SCC data, we examined patient and informant cognitive complaints from open-ended questions during clinical interview. By conducting multivariate analysis using the verbatim responses provided by patients and their families, we sought to reveal new insights into which presenting SCCs best predict clinical group membership and correlate with objective cognitive performance. METHOD: A chart review was conducted on 168 patients meeting diagnostic criteria for MCI (n = 91) or research criteria for SCD (n = 77) from a tertiary memory clinic in Toronto, Canada. From each report, we coded the presence or absence of SCCs grouped by cognitive domain (e.g., memory, word-finding) or mood (e.g., depression, anxiety). We then analyzed SCCs of patients and informants separately using multiple correspondence analysis, which derives latent factors that represent which cognitive complaints tend to be reported together. We also explored whether these factors predicted clinical group membership, and were correlated with demographic variables and neuropsychological test scores. RESULT: For informant SCCs, the analysis yielded two factors explaining 47% of the variance. The primary factor consisted of cognitive complaints regarding episodic memory, prospective memory, orientation, and navigation; this factor significantly differed between SCD and MCI groups and correlated negatively with delayed recall scores. For self-reported SCCs, two factors explained 30% of the variance, with the first factor consisting of word-finding, attention, memory, and depression complaints. Interestingly, this factor was negatively correlated with age and positively correlated with delayed recall. CONCLUSION: Using a novel method of quantifying SCCs reported during clinical interview, we found informant concerns regarding memory, orientation, and navigation differentiated between SCD and MCI. Self-reported SCCs reflected depressive symptoms and broad cognitive concerns, but nonetheless also correlated with objective performance. Informant-based SCCs may have more utility for diagnosis, but self-report SCCs can reflect objective performance. A combination of approaches to quantifying SCCs clinically may better characterize cognitive decline in older adults.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».