Comparison of the diagnostic accuracy of the Cognitive Performance Scale (Minimum Data Set) and the Mini‐Mental State Exam for the detection of cognitive impairment in nursing home residents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the diagnostic accuracy of an outcome measurement scale of the Minimum Data Set of the Resident Assessment Instrument for nursing homes (MDS/RAI-NH), the Cognitive Performance Scale (CPS) and the Mini-Mental State Exam (MMSE) for the detection of cognitive impairment. The Cambridge Examination for Mental Disorders of the Elderly--Revised (CAMDEX-R) was used as the reference standard. STUDY DESIGN AND SETTING: This study was part of a larger prospective study (QUALIDEM) involving a diagnostic procedure and two-year follow-up on the quality of primary care for demented patients. CAMDEX-R and MDS/RAI-NH were administered to 198 residents, aged 65 or more, living in 42 low and high care institutions for aged people. MAIN OUTCOME MEASURES: Indicators of diagnostic accuracy: sensitivity, specificity, predictive values, likelihood ratios, odds ratio and area under receiver operating characteristics curve (AUC). RESULTS: The CAMDEX-based prevalence of cognitive impairment was 75%. The diagnostic values of a CPS score of two or more for the detection of cognitive impairment were: sensitivity = 0.81; specificity = 0.80; PPV = 0.92; NPV = 0.57. The diagnostic values of a MMSE score of less than or equal 23 were: sensitivity = 0.97; specificity = 0.59; PPV = 0.88; NPV = 0.85. For CPS, the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was 0.87 (95% CI, 0.81-0.91), and not significantly different (p = 0.63) from the MMSE score, 0.88 (0.83-0.93). CONCLUSIONS: CPS and MMSE demonstrated similar performance to detect cognitive impairment in nursing home residents.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».