Review of brief cognitive tests for patients with suspected dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the population ages, it is increasingly important to use effective short cognitive tests for suspected dementia. We aimed to review systematically brief cognitive tests for suspected dementia and report on their validation in different settings, to help clinicians choose rapid and appropriate tests. METHODS: Electronic search for face-to-face sensitive and specific cognitive tests for people with suspected dementia, taking ≤ 20 minutes, providing quantitative psychometric data. RESULTS: 22 tests fitted criteria. Mini-Mental State Examination (MMSE) and Hopkins Verbal Learning Test (HVLT) had good psychometric properties in primary care. In the secondary care settings, MMSE has considerable data but lacks sensitivity. 6-Item Cognitive Impairment Test (6CIT), Brief Alzheimer's Screen, HVLT, and 7 Minute Screen have good properties for detecting dementia but need further validation. Addenbrooke's Cognitive Examination (ACE) and Montreal Cognitive Assessment are effective to detect dementia with Parkinson's disease and Addenbrooke's Cognitive Examination-Revised (ACE-R) is useful for all dementias when shorter tests are inconclusive. Rowland Universal Dementia Assessment scale (RUDAS) is useful when literacy is low. Tests such as Test for Early Detection of Dementia, Test Your Memory, Cognitive Assessment Screening Test (CAST) and the recently developed ACE-III show promise but need validation in different settings, populations, and dementia subtypes. Validation of tests such as 6CIT, Abbreviated Mental Test is also needed for dementia screening in acute hospital settings. CONCLUSIONS: Practitioners should use tests as appropriate to the setting and individual patient. More validation of available tests is needed rather than development of new ones.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».