Screening for Alzheimer’s Disease with the Short Cognitive Evaluation Battery
Notice bibliographique
Résumé
Because Alzheimer's disease (AD) tends to be underdiagnosed, there is an increasing need for accurate neuropsychological screening tools that are easy to administer by general practitioners or specialists. The aim of the present study was to validate, in French, a sensitive and specific screening battery designed to improve the discrimination between patients with AD, patients with depression and healthy elderly subjects. The Short Cognitive Evaluation Battery (SCEB) consists of 4 brief tests: temporal orientation, 5-word test, clock-drawing test and a semantic verbal fluency task. The SCEB was administered to 123 ambulatory subjects (mean age 76.4+/-2.3 years): 49 patients with mild AD, 27 patients with depressive symptoms and 47 healthy elderly subjects. The mean time for administration of the test was 11.2 min in the AD group, 8.2 min in the depressive group and 7.2 min in the control group (p < 0.001). Multivariate analysis showed that, compared with controls, patients with mild AD were significantly impaired for all four tests. Response operating characteristics analysis of the SCEB showed: 93.8% sensitivity and 85% specificity for discriminating AD from control patients, and 63% sensitivity and 96% specificity for discriminating AD from depressive patients. In summary, the SCEB appears to be a highly sensitive and specific tool for discriminating between patients with mild AD and healthy elderly individuals. Furthermore, in combination with clinical evaluation, the SCEB could improve the specificity of the difficult discrimination between mild AD and 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».