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Enregistrement W2047982644 · doi:10.1016/j.jalz.2007.07.011

Neuropsychological testing and assessment for dementia

2007· article· en· W2047982644 sur OpenAlexafffund
Claudia Jacova, Andrew Kertesz, Mervin Blair, John D. Fisk, Howard Feldman

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie UniversityWestern UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthPromotion and Mutual Aid Corporation for Private Schools of JapanMichael Smith Health Research BC
Mots-clésDementiaNeuropsychologyCognitionClinical psychologyPsychologyNeuroimagingDifferential diagnosisCognitive testPsychiatryDiseaseNeuropsychological testAlzheimer's diseaseMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This evidence-based review examines the utility of brief cognitive tests and neuropsychological testing (NPT) in the detection and diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) and dementia. All patients presenting with cognitive complaints are recommended to have a brief screening test administered to document the presence and severity of memory/cognitive deficits. There is fair evidence to support the use of a range of new screening tests that can detect MCI and mild dementia with higher sensitivity (>or=80%) than the Mini-Mental State Exam (MMSE). NPT should be part of a clinically integrative approach to the diagnosis and differential diagnosis of dementia. It should be applied selectively to address specific clinical and diagnostic issues including: 1) The distinction between normal cognitive functioning in the aged, MCI and early dementia: there is fair evidence that NPT can document the presence of specific diagnostic criteria and provide additional useful information on the pattern of memory/cognitive impairment. 2) The evaluation of risk for Alzheimer disease (AD) or other types of dementia in persons with MCI: there is fair evidence that NPT measures or profiles can predict progression to dementia (predictive accuracy ranges from approximately 80 to 100%, sensitivities from 53 to 80%, and specificities from 67 to 99%). 3) DIFFERENTIAL DIAGNOSIS: There is fair evidence that NPT can complement clinical history and neuroimaging in determining the dementia etiology. Different dementia types have distinguishable NPT profiles though these may be stage-dependent, and increased sensitivity may be at the expense of specificity. 4) When NPT is part of a comprehensive assessment, which also entails clinical interviews and consideration of other clinical data, there is good evidence that it can contribute to management decisions in MCI and dementia, including the determination of retained and impaired cognitive abilities, their functional and vocational impact, and opportunities for cognitive rehabilitation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations144
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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