Use of Clinical Dementia Rating in Detecting Early Cognitive Deficits in a Community-based Sample of Chinese Older Persons in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
With increasing demand for dementia care in the Chinese community, there is a pressing need to identify practical and valid assessment tool for early detection of dementia. In a sample of 473 randomly recruited community-dwelling Chinese older persons aged 60 or above, we evaluated the cognitive characteristics of subjects with Clinical Dementia Rating (CDR) of 0.5. The cognitive profiles of CDR 0.5 subjects were compared with standard clinical criteria for mild cognitive impairment. The Alzheimer's disease assessment scale-cognitive subscale and list learning delay recall test scores were between -1 and -2 SD below the cutoff for clinically not-demented subjects (CDR 0). Concordance between CDR 0.5 and mild cognitive impairment classifications were related to educational level of the subjects. A higher agreement was found in subjects having >6 years of education than subjects having <or=2 years of education (85.2% vs. 53.8%) (chi2=35.41, df=2, P<0.0001). The results suggested that CDR is able to identify mild but significant cognitive impairment in the Chinese community. The use of CDR suggested that attention should be paid to local cultural characteristics. With the use of cognitive evaluation, special adjustments are required to fit the performance of the respondents with different educational background.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».