NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan. Klinik siteler arasında standartlaştırılmış bilişsel değerlendirme, amyotrofik lateral skleroz (ALS) ve ilgili nörodejeneratif hastalıklarda büyük bir zorluk olmaya devam etmektedir. Edinburgh Bilişsel ve Davranışsal ALS Ekranı (ECAS), en doğrulanmış ve yaygın olarak kullanılan ALS'ye özgü bilişsel değerlendirme aracıdır, ancak kağıt ve kalem manuel puanlama, çok siteli klinik çalışmalarda güvenilirliği ve tekrarlanabilirliği önemli ölçüde sınırlayabilen ara rater değişkenliğini tanıtır. Sayısallaştırılmış yönetim ve yapay zeka destekli puanlama tutarlılığı ve ölçeklenebilirliği artırabilir, ancak ALS ve ilgili hastalıklardaki mevcut manzara sistematik olarak haritalanmamıştır. ALS ve diğer nörodejeneratif ve nöroinflamatuar hastalıklarda bilişsel değerlendirmelerin sayısallaştırılmış ve yapay zeka destekli puanlanması ile ilgili mevcut kanıtları haritalamak, raterler arası güvenilirlik ve çapraz site tutarlılığına vurgu yapmak.Metodlar. Sistematik İncelemeler için Tercih Edilen Raporlama Öğeleri ve Scoping İncelemeleri (PRISMA-ScR) yönergeleri için Meta-Analizler uzantısını takiben kapsamlı bir tarama incelemesi yaptık. Uygun çalışmalar, ALS'de otomatik, bilgisayarlı, dijital veya AI destekli puanlama ve Alzheimer hastalığı, Parkinson hastalığı, multipl skleroz, demans ve nöroinflamatuar hastalıklar dahil olmak üzere ilgili durumları kullanarak nöropsikolojik veya bilişsel değerlendirme araçlarını değerlendirdi. Başlangıçta geniş bir PubMed araması, başlıklarda ve soyutlarda otomatik veya AI destekli puanlamayı açıkça ele alan kayıtlara odaklanmak için rafine edildi. Kayıtlar, üç yorumcu tarafından bağımsız kör inceleme için Rayyan'a yüklendi ve fikir birliğine varılana kadar anlaşmazlıklar tartışma yoluyla çözüldü. Veriler standartlaştırılmış şablonlar.Sonuçlar kullanılarak çıkarıldı. İlk aramada 1,503 kayıt tespit edildi ve 168 kayıta rafine edildi. Çifte kaldırma işleminden sonra, 166 kayıt, önceden tanımlanmış dahil etme ve hariç tutma kriterlerine karşı başlık, soyut ve tam metin taraması yapıldı. Yedi birincil çalışma, inklüzyon kriterlerini karşıladı: ikisi multipl sklerozda, ikisi Alzheimer hastalığı sürekliliğinde ve üçü demans veya hafif bilişsel bozuklukta. Yapay zeka ve dijital yaklaşımlar, otomatik puanlama, evrişimsel sinir ağları ve büyük dil modelleri ile tablet tabanlı dijitalleştirmeyi içeriyordu. Yedi çalışmanın hepsi insan veya kağıt tabanlı referans standartlarıyla yüksek bir anlaşma olduğunu bildirdi. ECAS veya ALS'ye özgü bilişsel ekranların AI destekli puanlamasını değerlendiren birincil bir çalışma tespit edilmedi. Bu inceleme, nörodejeneratif ve nöroinflamatuar hastalıklarda AI destekli ve dijitalleştirilmiş bilişsel değerlendirme puanlamalarını haritalamaktadır. Bulgular, ALS'ye özgü bilişsel araçlarda ve ECAS puanlamasında kritik bir boşluk ortaya koymaktadır. İlgili hastalıklardan gelen metodolojik yaklaşımlar, özellikle sözlü ve yazılı yanıtların otomatik olarak puanlanması, standartlaştırılmış AI destekli ECAS protokollerinin gelecekteki gelişimini bilgilendirebilir. Bu tür araçlar, çok siteli ALS klinik çalışmaları boyunca tutarlılığı, güvenilirliği ve ölçeklenebilirliği artırabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background. Standardized cognitive assessment across clinical sites remains a major challenge in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and related neurodegenerative diseases. The Edinburgh Cognitive and Behavioral ALS Screen (ECAS) is the most validated and widely-used ALS-specific cognitive assessment tool, yet paper-and-pencil manual scoring introduces inter-rater variability that can significantly limit reliability and reproducibility in multi-site clinical trials. Digitized administration and artificial intelligence-assisted scoring may improve consistency and scalability, but the current landscape across ALS and related diseases has not been systematically mapped.Objective. To map existing evidence on digitized and AI-assisted scoring of cognitive assessments in ALS and other neurodegenerative and neuroinflammatory diseases, with emphasis on inter-rater reliability and cross-site consistency.Methods. We conducted a comprehensive scoping review following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines. Eligible studies evaluated neuropsychological or cognitive assessment tools using automated, computerized, digital, or AI-assisted scoring in ALS and related conditions, including Alzheimer's disease, Parkinson's disease, multiple sclerosis, dementia, and neuroinflammatory disease. An initial broad PubMed search was refined to focus on records explicitly addressing automated or AI-assisted scoring in titles and abstracts. Records were loaded into Rayyan for independent blinded review by three reviewers, with discrepancies resolved through discussion until consensus was reached. Data were extracted using standardized templates.Results. The initial search identified 1,503 records and was refined to 168 records. After duplicate removal, 166 records underwent title, abstract, and full-text screening against predefined inclusion and exclusion criteria. Seven primary studies met inclusion criteria: two in multiple sclerosis, two in the Alzheimer's disease continuum, and three in dementia or mild cognitive impairment. AI and digital approaches included tablet-based digitization with automated scoring, convolutional neural networks, and large language models. All seven studies reported high agreement with human or paper-based reference standards. No primary study evaluating AI-assisted scoring of the ECAS or ALS-specific cognitive screens was identified.Conclusions. This review maps AI-assisted and digitized cognitive assessment scoring in neurodegenerative and neuroinflammatory diseases. Findings reveal a critical gap in ALS-specific cognitive tools and ECAS scoring. Methodological approaches from related diseases, especially automated scoring of verbal and written responses, may inform future development of standardized AI-assisted ECAS protocols. Such tools could improve consistency, reliability, and scalability across multi-site ALS clinical trials.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.