Cognitive Profiles of People Living with Dementia: A Multivariate Analysis of the TDRA Dataset
The heterogeneity of cognitive profiles in dementia presents a significant challenge for diagnosis and treatment. The Toronto Cognitive Assessment provides comprehensive cognitive data, offering an opportunity to identify distinct cognitive subtypes.
This study aims to identify and characterize cognitive subtypes in dementia. The goal is developing a data-driven classification algorithm for subtypes of dementia, which could inform personalized treatment approaches.
Principal Component Analysis is used in this research. We analyzed data from 821 participants (initial 2,394) through the TDRA database.
Distinct clustering patterns emerged between diagnostic groups, particularly for Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's Disease. Radar plot visualization of the first five components revealed consistent patterns within diagnostic categories, suggesting distinct cognitive subtypes.
Since this is still an ongoing project, new methods will be added on.
This study aims to identify and characterize cognitive subtypes in dementia. The goal is developing a data-driven classification algorithm for subtypes of dementia, which could inform personalized treatment approaches.
Principal Component Analysis is used in this research. We analyzed data from 821 participants (initial 2,394) through the TDRA database.
Distinct clustering patterns emerged between diagnostic groups, particularly for Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's Disease. Radar plot visualization of the first five components revealed consistent patterns within diagnostic categories, suggesting distinct cognitive subtypes.
Since this is still an ongoing project, new methods will be added on.
Profils cognitifs des personnes vivant avec une démence : analyse multivariée des données de la TDRA
L’hétérogénéité des profils cognitifs relatifs à la démence représente un défi important pour le diagnostic et le traitement. L’évaluation cognitive de Toronto (TorCA) fournit des données cognitives complètes et permet d’identifier des sous-types cognitifs distincts. Cette étude vise à identifier et à caractériser les sous-types cognitifs relatifs à la démence. L’objectif est de développer un algorithme de classification basé sur les données pour les sous-types de démence, qui pourrait informer les approches de traitement personnalisées. L’analyse en composantes principales est utilisée dans cette recherche. Nous avons analysé les données de 821 participants (2 394 au départ) dans la base de données TDRA. Des schémas de regroupement distincts sont apparus entre les groupes de diagnostic, en particulier pour les troubles cognitifs légers et la maladie d’Alzheimer. La visualisation des cinq premières composantes sous forme de diagramme radar a révélé des schémas cohérents au sein des catégories de diagnostic, suggérant des sous-types cognitifs distincts. Comme il s’agit d’un projet en cours, de nouvelles méthodes seront ajoutées.
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