Cognigram <sup>TM</sup> Computerized Cognitive Testing: Longitudinal Validation Study Over Four Years
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As the population ages, there is increasing need for biomarkers which can predict if individuals will worsen cognitively or remain stable. Cognigram™ (CG) is a computerized cognitive battery which uses card‐sorting tasks to assess cognitive abilities, thus acting as a “digital biomarker”, which may predict cognitive decline earlier than paper‐based cognitive tests. Method Participants with clinically‐diagnosed mild cognitive impairment (MCI) were asked to complete CG testing and traditional neuropsychological testing over a period of four years. Individuals who demonstrated a significant deterioration on cognitive and functional testing over time (as determined by blinded expert consensus conference) were labelled as “decliners”. Those who did not deteriorate on testing were labelled as “non‐decliners”. CG findings were analyzed for early predictive changes which could differentiate between decliners and non‐decliners. Result Seventeen (M=12, F=5) individuals were identified for this analysis, and were classified over an average of 34 months in the study (range 6‐61 months) as decliners ( n = 8, 37.5% female, average age 75.6) or non‐decliners ( n = 9, 22.2% female, average age 75.4). Over the first year, the CG one‐back task (“Is this card the same as the previous card?”) consistently showed the decliner group having more negative change from baseline at each timepoint compared to the non‐decliner group, with moderate effect sizes observed at 3 and 9 months and a very large effect size observed at 12 months (Hedges’ g=‐1.54, p = 0.03). Conclusion The CG one‐back task showed greater negative change over one year in participants observed to decline clinically during the study. A larger study is needed to determine if CG can predict the likelihood of long‐term cognitive decline in patients with mild cognitive impairment.
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.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découle