Validity of Addenbrooke's Cognitive Examination to Discriminate between Incipient Dementia and Depression in Elderly Patients of a Private Clinic in Lima, Peru
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Dementia and depression are different clinical conditions, but share common features, and can be indistinguishable in the initial disease stages. We aimed to establish whether the Peruvian version of the Addenbrooke's Cognitive Examination (ACE-Peru) can distinguish between the cognitive profile in patients with incipient dementia and that in patients with depression. METHODS: This was a cross-sectional study to assess the performance on the ACE-Peru of 193 elderly subjects (102 with dementia, 21 with depression, and 70 healthy controls). Depending on the diagnosis, there were two groups of cognitive impairment (CI) - the primary neurodegenerative (PN-CI) subtype and the secondary to depression (SD-CI) subtype - as well as a non-CI group. The area under the curve (AUC) of the receiver-operating characteristic curve was determined to compare the diagnostic performance, using the diagnosis of CI as the gold standard. RESULTS: In our sample of elderly subjects aged 59-82 years with at least 7 years of education, the ACE-Peru showed a significantly better performance than the MMSE (AUC = 0.997 vs. AUC = 0.887; p < 0.05) for the discrimination between PN-CI and SD-CI. CONCLUSIONS: The ACE-Peru is able to distinguish between the cognitive profile in patients with incipient dementia and that in patients with depression.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».