Comparing Diagnostic Accuracy of Cognitive Screening Instruments: A Weighted Comparison Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: There are many cognitive screening instruments available to clinicians when assessing patients' cognitive function, but the best way to compare the diagnostic utility of these tests is uncertain. One method is to undertake a weighted comparison which takes into account the difference in sensitivity and specificity of two tests, the relative clinical misclassification costs of true- and false-positive diagnosis, and also disease prevalence. METHODS: Data were examined from four pragmatic diagnostic accuracy studies from one clinic which compared the Mini-Mental State Examination (MMSE) with the Addenbrooke's Cognitive Examination-Revised (ACE-R), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Test Your Memory (TYM) test, and the Mini-Mental Parkinson (MMP), respectively. RESULTS: Weighted comparison calculations suggested a net benefit for ACE-R, MoCA, and MMP compared to MMSE, but a net loss for TYM test compared to MMSE. CONCLUSION: Routine incorporation of weighted comparison or other similar net benefit measures into diagnostic accuracy studies merits consideration to better inform clinicians of the relative value of cognitive screening instruments.
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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 | 0,380 | 0,560 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».