Validation of the Identification and Intervention for Dementia in Elderly Africans (IDEA) cognitive screen in Nigeria and Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have previously described the development of the Identification and Intervention for Dementia in Elderly Africans (IDEA) cognitive screen for use in populations with low levels of formal education. The IDEA cognitive screen was developed and field-tested in an elderly, community-based population in rural Tanzania with a relatively high prevalence of cognitive impairment. The aim of this study was to validate the IDEA cognitive screen as an assessment of major cognitive impairment in hospital settings in Nigeria and Tanzania. METHODS: In Nigeria, 121 consecutive elderly medical clinic outpatients reviewed at the University College Hospital, Ibadan were screened using the IDEA cognitive screen. In Tanzania, 97 consecutive inpatients admitted to Mawenzi Regional Hospital (MRH), Moshi, and 108 consecutive medical clinic outpatients attending the geriatric medicine clinic at MRH were screened. Inter-rater reliability was assessed in Tanzanian outpatients attending St Joseph's Hospital in Moshi using three raters. A diagnosis of dementia or delirium (DSM-IV criteria) was classified as major cognitive impairment and was provided independently by a physician blinded to the results of the screening assessment. RESULTS: The area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve in Nigerian outpatients, Tanzanian outpatients and Tanzanian inpatients was 0.990, 0.919 and 0.917 respectively. Inter-rater reliability was good (intra-class correlation coefficient 0.742 to 0.791). In regression models, the cognitive screen did not appear to be educationally biased. CONCLUSIONS: The IDEA cognitive screen performed well in these populations and should prove useful in screening for dementia and delirium in other areas of sub-Saharan Africa.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».