Automated free speech analysis reveals distinct markers of Alzheimer’s and frontotemporal dementia
Notice bibliographique
Résumé
Dementia can disrupt how people experience and describe events as well as their own role in them. Alzheimer’s disease (AD) compromises the processing of entities manifested by nouns, while behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) entails a depersonalized perspective, signaled by an increase of third-person references. Yet, no study has examined whether these patterns can be captured in spontaneous discourse via natural language processing tools (NLP). We asked persons with AD (n = 21), bvFTD (n = 21), and healthy controls (n = 21) to narrate a typical day of their lives and calculated the proportion of nouns, verbs, and first- or third-person markers via part-of-speech and morphological tagging. Inferential statistics and machine learning were used for group-level and subject-level discrimination. The above linguistic features were correlated with patients’ cognitive outcomes, captured through the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). We found that, compared with HCs, AD (but not bvFTD) patients produced significantly fewer nouns, while bvFTD (but not AD) patients used significantly more third-person markers. Machine learning analyses showed that these features identified individuals with AD and bvFTD (AUC = 0.76). No linguistic feature was significantly correlated with MoCA scores in either patient group. Taken together, we suggest that differential markers of AD and bvFTD can be automatically detected in spontaneous routine descriptions. By targeting specific features linked to each disorder’s cognitive profile, our approach favors interpretability for enhanced syndrome characterization, diagnosis, and monitoring.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».