The use of wide-scale mental agility testing to identify people at risk of dementia: crucial or harmful?
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of dementia in the UK is rising rapidly and is predicted to double over the next 30 years. The NHS in England has been told to push for a rapid rise in dementia diagnosis rates, so that by 2015, two out of three cases are identified. The Prime Minister has raised the 'dementia challenge' as a priority for the NHS. While there is agreement on the need for action, debate arises over the nature of that intervention. Some, including Professor Alessi, argue that tools exist to support the diagnosis of mild cognitive impairment and they should be used because the disease is amenable to interventions. He believes that we need a shift in knowledge and attitude from thresholds to a continuum of cognitive impairment, from late to early stages and from effects to causes. The Montreal Cognitive Assessment (MoCa) should become part of the routine NHS Health Check after people reach age 40. Dr Fox argues on the other hand that widespread testing could lead to unnecessary anxiety and panic among those at risk and that funding should be focused on learning more about the early stages of dementia. While the concept of early testing is appealing, there is a large knowledge gap; instruments in use have not been tested in pre-dementia patients and have limited validity. While there is debate over the approach, we can agree that the economic and social impacts of this condition need to be addressed sooner rather than later.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».