Tijdschrift voor Gerontologie en Geriatrie

, Volume 49, Issue 2, pp 60–71 | Cite as

De Visuele Associatietest (VAT) als instrument voor de ouderenpsycholoog

Article
  • 124 Downloads

Samenvatting

De Visuele Associatietest is een geheugentaak die bestaat uit zes combinaties van twee met elkaar verbonden afbeeldingen. Om te testen of de aangeboden associaties zijn onthouden, wordt het ene deel van de afbeelding als cue getoond met de vraag om het andere deel van de afbeelding (doel) aan te duiden. De VAT is voorgelegd aan 174 achtereenvolgende deelnemers aan psychogeriatrische dagbehandeling met een uitgebreide of beperkte neurocognitieve stoornis. Op basis van eerder gepubliceerde gegevens van ouderen zonder cognitieve stoornis kon worden vastgesteld dat 69 % van de deelnemers op de VAT een beperking vertoonde (somscores over twee trials tussen 0 en 8), 14 % een lichte beperking (9–10) en 17 % geen beperking (11–12).

VAT-scores correleerden 0,53 met de resultaten op de Cognitieve Screeningtest (CSt), die vraagt naar episodische en semantische geheugenkennis. Tests voor uitvoerende mentale controle (Expanded Mental Control Test, Categoriegebonden woordproductie, Kloktekening) hadden geen significante toegevoegde waarde voor de verklaring van variantie in VAT-scores.

Vijfenvijftig deelnemers (31,6 %) ondervonden problemen bij het benoemen of identificeren van een of meer cue- of doelafbeeldingen. Zo nodig bood de onderzoeker hulp met de juiste aanduiding. Een aanvankelijk probleem met de identificatie van cue-afbeeldingen ging gepaard met lagere VAT-scores, maar dat gold niet voor doelafbeeldingen.

Hiërarchische multiple regressieanalyse liet zien dat een lineair model de relatie tussen CSt-scores en VAT-scores optimaal voorspelde in vergelijking met een kromlijnig (kwadratisch) model. Daarmee werd aangetoond dat VAT-scores zonder bodem- of plafondeffect discrimineren tussen scores in het lage en hoge bereik van de CSt. Een ander voordeel is dat de VAT een aantrekkelijke presentatie combineert met een vorm van incidenteel leren en geleide herinnering van de gegeven associaties.

Voor psychologen in de klinische praktijk van de ouderenzorg voegen we tabellen toe waaruit voor enkele leeftijdspecifieke grensscores en diverse beginwaarschijnlijkheden van dementie de voorspellende waarde is af te lezen voor de aanwezigheid, respectievelijk afwezigheid van een uitgebreide neurocognitieve stoornis (dementie).

Trefwoorden

Visuele Associatietest neurocognitieve stoornis dementie episodisch geheugen psychogeriatrische dagbehandeling voorspellende waarde 

The Visual Association Test to study episodic memory in clinical geriatric psychology

Abstract

The Visual Association Test (VAT) is a brief learning task that consists of six line drawings of pairs of interacting objects (association cards). Subjects are asked to name or identify each object and later are presented with one object from the pair (the cue) and asked to name the other (the target). The VAT was administered in a consecutive sample of 174 psychogeriatric day care participants with mild to major neurocognitive disorder. Comparison of test performance with normative data from non-demented subjects revealed that 69% scored within the range of a major deficit (0–8 over two recall trials), 14% a minor, and 17% no deficit (9–10, and ≥10 respectively).

VAT-scores correlated with another test of memory function, the Cognitive Screening Test (CST), based on the Short Portable Mental Status Questionnaire (r = 0.53). Tests of executive functioning (Expanded Mental Control Test, Category Fluency, Clock Drawing) did not add significantly to the explanation of variance in VAT-scores.

Fifty-five participants (31.6%) were faced with initial problems in naming or identifying one or more objects on the cue cards or association cards. If necessary, naming was aided by the investigator. Initial difficulties in identifying cue objects were associated with lower VAT-scores, but this did not hold for difficulties in identifying target objects.

A hierarchical multiple regression analysis was used to examine whether linear or quadratic trends best fitted VAT performance across the range of CST scores. The regression model revealed a linear but not a quadratic trend. The best fitting linear model implied that VAT scores differentiated between CST scores in the lower, as well as in the upper range, indicating the absence of floor and ceiling effects, respectively. Moreover, the VAT compares favourably to word list-learning tasks being more attractive in its presentation of interacting visual objects and cued recall based on incidental learning of the association between cues and targets.

For practical purposes and based on documented sensitivity and specificity, Bayesian probability tables give predictive power of age-specific VAT cutoff scores for the presence or absence of a major neurocognitive disorder across a range of a priori probabilities or base rates.

Keywords

Dementia major or mild neurocognitive disorder cued recall episodic memory Visual Association Test predictive power 

Literatuur

  1. 1.
    Lindeboom J, Schmand B, Tulner L, Walstra G, Jonker C. Visual association test to detect early dementia of the Alzheimer type. J Neurol Neurosurg Psychiatr. 2002;73:126–33.CrossRefGoogle Scholar
  2. 2.
    Spaan P, Bouma A. Visuele Associatie Test (VAT). In: Bouma A, Mulder J, Lindeboom J, Schmand B, redactie. Handboek neuropsychologische diagnostiek. Tweede herziene druk. Amsterdam: Pearson Assessment and Information; 2012. pag. 285–96.Google Scholar
  3. 3.
    Eling P. Wat elke professional over het geheugen moet weten. Houten: Bohn Stafleu Van Loghum; 2014.CrossRefGoogle Scholar
  4. 4.
    Cerciello M, Isella V, Proserpi A, Papagno C. Assessment of free and cued recall in Alzheimer’s disease and vascular and frontotemporal dementia with 24-item Grober and Buschke test. Neurol Sci. 2017;38:115–22.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  5. 5.
    Lindeboom J, Schmand B. VAT visuele associatietest. Amsterdam: Hogrefe; 2014.Google Scholar
  6. 6.
    Chuang WL, Wang HM, Hsieh YC, Chang TF, Kuo HC, Huang CC. Visual association memory test in differentiating early stage of Alzheimer’s disease from vascular dementia. Acta Neurol Taiwan. 2006;15:98–104.PubMedGoogle Scholar
  7. 7.
    Dierckx E, Engelborghs S, De Raedt R, De Deyn PP, Ponjaert-Kristoffersen I. Differentiation between mild cognitive impairment, Alzheimer’s disease and depression by means of cued recall. Psychol Med. 2007;37:747–55.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  8. 8.
    Dierckx E, Engelborghs S, De Raedt R, Van Bruggenhout M, De Deyn PP, Verté D, et al. Verbal cued recall as a predictor of conversion to Alzheimer’s disease in mild cognitive impairment. Int J Geriatr Psychiatry. 2009;24:1094–100.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  9. 9.
    Meyer SRA, Spaan PEJ, Boelaarts L, Ponds RWHM, Schmand B, De Jonghe JFM. Visual associations cued recall. A paradigm for measuring episodic memory decline in Alzheimer’s disease. Aging Neuropsychol Cogn. 2016;23:566–77.CrossRefGoogle Scholar
  10. 10.
    Fuchs A, Wiese B, Altiner A, Wollny A, Pentzek M. Cued recall and other cognitive tasks to facilitate dementia recognition in primary care. J Am Geriatr Soc. 2012;60:130–5.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  11. 11.
    American Psychiatric Association. Handboek voor de classificatie van psychische stoornissen (DSM-5). Nederlandse vertaling van diagnostic and statistical manual of mental disorders. 5e druk. Amsterdam: Boom; 2014.Google Scholar
  12. 12.
    Drenth PJD, Sijtsma K. Testtheorie. Inleiding in de theorie van de psychologische test en zijn toepassingen. Houten: Bohn Stafleu Van Loghum; 2006.Google Scholar
  13. 13.
    De Graaf A, Deelman BG. Cognitieve screening test. Lisse: Swets en Zeitlinger; 1991.Google Scholar
  14. 14.
    Van Toutert M, Diesfeldt H, Hoek D. De Cognitieve Screening Test (CST) bij normale cognitieve veroudering en dementie: drie varianten en bruikbaarheid voor de klinische praktijk. Tijdschrift Voor Neuropsychol. 2016;11:274–92.Google Scholar
  15. 15.
    Lindeboom J, Jonker C. Amsterdamse dementie-screeningstest. Lisse: Swets & Zeitlinger; 1989.Google Scholar
  16. 16.
    Van der Elst W, Van Boxtel MPJ, Van Breukelen GJP, Jolles J. Normative data for the animal, profession and letter M naming verbal fluency tests for Dutch speaking participants and the effects of age, education, and sex. J Int Neuropsychol Soc. 2006;12:80–9.PubMedGoogle Scholar
  17. 17.
    Diesfeldt HFA, Elst W van der, Jolles J. Klinische bruikbaarheid van categoriegebonden woordproductie voor het onderscheiden van dementie en normale cognitieve veroudering. Tijdschr Gerontol Geriatr. 2009;40:54–71.PubMedGoogle Scholar
  18. 18.
    Van Toutert MC, Diesfeldt HFA, Hoek DJ. De Amsterdamse Dementie-Screeningstest (ADS) bij ouderen zonder neurocognitieve stoornis. Implicaties voor de klinische praktijk. Tijdschr Gerontol Geriatr. 2016;47:198–210.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  19. 19.
    Lindeboom J, Koene T, Matto D. De diagnostische waarde van tests voor mentale controle. Tijdschr Gerontol Geriatr. 1993;24:105–9.PubMedGoogle Scholar
  20. 20.
    Elzen H, Schmidt I, Bouma A. De diagnostische waarde van de kloktekening in de geriatrie. Tijdschr Gerontol Geriatr. 2004;35:107–13.PubMedGoogle Scholar
  21. 21.
    Verhage F. Intelligentie en leeftijd bij volwassenen en bejaarden. Assen: Van Gorcum; 1964.Google Scholar
  22. 22.
    Crawford JR, Garthwaite PH, Slick DJ. On percentile norms in neuropsychology: proposed reporting standards and methods for quantifying the uncertainty over the percentile ranks of test scores. Clin Neuropsychol. 2009;23:1173–95.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  23. 23.
    Dobson AJ, Barnett AG. An introduction to generalized linear models. 3e druk. Boca Raton: Chapman & Hall, CRC; 2008.Google Scholar
  24. 24.
    R Core Team. A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing; 2016.Google Scholar
  25. 25.
    Crawford JR, Garthwaite PH, Betkowska K. Bayes’ theorem and diagnostic tests in neuropsychology: interval estimates for post-test probabilities. Clin Neuropsychol. 2009;23:624–44.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  26. 26.
    Ramakers IHGB, Verhey FRJ. Development of memory clinics in the Netherlands: 1998 to 2009. Aging Ment Health. 2011;15:34–9.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  27. 27.
    Lindeboom J. Who needs cutting points? J Clin Psychol. 1989;45:679–83.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  28. 28.
    Strauss E, Sherman EMS, Spreen O, Slick DJ. Psychometrics in neuropsychological assessment. In: Strauss E, Sherman EMS, Spreen O, redactie. A compendium of neuropsychological tests. Oxford: Oxford University Press; 2006. pp. 3–43.Google Scholar

Copyright information

© Vilans 2017

Authors and Affiliations

  1. 1.CastricumNederland
  2. 2.Programma Ouderen Trimbos-instituutUtrechtNederland
  3. 3.Vivium ZorggroepNederland

Personalised recommendations