Cognitive Impairment in Diabetes: Rationale and Design Protocol of the Cog-ID Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment frequently co-occurs with type 2 diabetes but is often undiagnosed. Cognitive impairment affects self-management leading to treatment-related complications. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop a stepped diagnostic procedure, consisting of a screening test complemented by an evaluation by a general practitioner (GP), to detect undiagnosed cognitive impairment in older people with type 2 diabetes. METHODS: The accuracy of two self-administered cognitive tests, the "Test Your Memory" (TYM) and "Self-Administered Gerocognitive Examination" (SAGE) alone, and in combination with an evaluation by a GP will be assessed. A diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) or dementia at a memory clinic will serve as reference standard. This cognitive impairment in diabetes (Cog-ID) study will include 513 people from primary care facilities aged ≥70 with type 2 diabetes. The participants will first fill out the TYM and SAGE tests, followed by a standardized GP evaluation for cognitive impairment, including a mini mental state examination (MMSE). Subsequently, participants suspected of cognitive impairment (on either test or the GP assessment) and a random sample of 15% (65/435) of participants without suspected cognitive impairment will be referred to the memory clinic. At the memory clinic, a medical examination, neuropsychological examination, and magnetic resonance imaging (MRI) of the brain will be performed. Participants will also fill out questionnaires assessing health status and depressive symptoms at baseline and after 6 and 24 months. RESULTS: This research obtained funding and ethical approval. Enrolment started in August, 2012, and all study-related activities will be completed in September, 2016. CONCLUSIONS: With the results from this study, physicians will be able to detect cognitive impairment affecting type 2 diabetes patients through case-finding, and can use tailored care to reduce associated complications. Additionally, the results may stimulate discussions about cognitive impairment and whether early recognition is desirable.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,072 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,010 |
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 ».