Cognigram <sup>TM</sup> Computerized Cognitive Testing: Longitudinal Validation Study Over Four Years
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.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».