The “Portable” CDR
Notice bibliographique
Résumé
The Clinical Dementia Rating (CDR) is a common rating system used in clinical trials and longitudinal research projects to rate the presence and severity of cognitive problems in Alzheimer disease and related disorders. The interview process requires training and can be time-consuming. Here, we describe the validity, reliability, and discriminative ability of a computer-generated CDR using a personal digital assistant format. This project used clinical data from 138 archival and live evaluations (patient and informant interviews) collected for research purposes at Washington University to develop and test a software-based system for the administration and automatic scoring of the CDR. The system was programmed for use on a hand-held computer via the Palm Operating System. We developed domain-specific algorithms to quantify and translate clinical scoring decisions for the 3 cognitive (Memory, Orientation, Judgment and Problem Solving) and the 3 functional (Community Affairs, Home and Hobbies, Personal Care) domains of the CDR. An acceptable set of algorithms were developed using data from 104 research cases, reflecting a range of impairment levels (CDR 0 to 3) and expert scoring decisions. These algorithms were then tested for accuracy in a validation sample of 34 cases. The computer-generated CDR has excellent internal consistency (Cronbach's alpha ranging from 0.94 to 0.98) and interrater reliability (intraclass correlation coefficient ranging from 0.88 to 0.96). The computer-generated CDR showed excellent discrimination between demented and nondemented cases (Area under the curve=0.95; 95% confidence interval, 0.84-1.1). The computer-generated CDR using a Palm Operating System is easy to use, valid, and reliable. The level of agreement compares favorably to published interrater reliability data for the CDR. Software-based administration and automatic scoring of the CDR is a viable alternative to paper-based methods and may be useful in research and clinical settings, especially where electronic data management and reliability in scoring are critical.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,015 |
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 ».