Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vascular causes and factors remain the most significant preventable component of cognitive disorders of elderly individuals. The Hachinski Ischemic Score (HIS) is the questionnaire most commonly used for diagnosis of vascular dementia. OBJECTIVE: To consolidate and further validate the HIS. DESIGN: The Canadian Study for Health and Aging was used for this study. It was a cohort study conducted in 3 waves in 1991, 1996-1997, and 2001-2002. The HIS containing 13 items was subjected to correspondence analysis to identify its optimal scaling of item scores and minimal set of items while maximizing the explainable variance. SETTING: A community-based cohort study. PATIENTS: For this analysis, we used 2968 of 3054 well-characterized and well-diagnosed cases with complete HIS data (86 cases had ≥1 item missing) from Canadian Study for Health and Aging phases 2 (1996-1997; n = 2431) and 3 (2001-2002; n = 623). RESULTS: Two optimized HIS versions were identified that classify patients with vascular dementia vs those with nonvascular dementia as well as or more accurately than the original HIS instrument. Assuming the HIS instrument measures only a single dimension, correspondence analysis identified the 7 most discriminative HIS items. Binary scoring (0, 1) of these items led to a 7-item HIS model that classified as well as the original 13-item HIS instrument. By merging highly similar HIS items and applying correspondence analysis, a 5-item composite HIS model was created that measures 2 meaningful dimensions of information and classified vascular vs nonvascular dementia better than the original HIS instrument. Each HIS version developed has specific advantages and disadvantages in terms of simplicity, scoring, generalizability, and accuracy. CONCLUSION: Depending on the specific setting, 2 reduced HIS versions consisting of 5 composite-question items or 7 single-question items classify as well as or better than the original HIS instrument.
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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 | 0,000 | 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 ».