Reliability and Validity of the Clinical Dementia Rating for Community-Living Elderly Subjects without an Informant
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Clinical Dementia Rating (CDR) scale is widely used to assess cognitive impairment in Alzheimer's disease. It requires collateral information from a reliable informant who is not available in many instances. We adapted the original CDR scale for use with elderly subjects without an informant (CDR-NI) and evaluated its reliability and validity for assessing mild cognitive impairment (MCI) and dementia among community-dwelling elderly subjects. METHOD: At two consecutive visits 1 week apart, nurses trained in CDR assessment interviewed, observed and rated cognitive and functional performance according to a protocol in 90 elderly subjects with suboptimal cognitive performance [Mini-Mental State Examination (MMSE) <26 and/or Montreal Cognitive Assessment (MOCA) <26] and without informants according to a protocol. CDR domains and global scores were assigned after the second visit based upon corroborative information from the subjects' responses to questions, role-play, and observed performance in specifically assigned tasks at home and within the community. RESULTS: The CDR-NI scores (0, 0.5, 1) showed good internal consistency (Crohnbach's α 0.83-0.84), inter-rater reliability (κ 0.77-1.00 for six domains and 0.95 for global rating) and test-retest reliability (κ 0.75-1.00 for six domains and 0.80 for global rating), good agreement (κ 0.79) with the clinical assessment status of MCI (n = 37) and dementia (n = 4) and significant differences in the mean scores for MMSE, MOCA and Instrumental Activities of Daily Living (ANOVA global p < 0.001). CONCLUSION: Owing to the protocol of the interviews, assessments and structured observations gathered during the two visits, CDR-NI provides valid and reliable assessment of MCI and dementia in community-living elderly subjects without an informant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».