P2–244: Comparing the Memory Impairment Screen (MIS) test with the Memory Impairment Screen Deferred (MISD) for detection of amnestic mild cognitive impairment (aMCI)
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment is very prevalent in the elderly and an important target for medical intervention. Accurately identification of this vulnerable group is a critical step for implementing interventions. However, identification in primary care setting by general practitioner can be cumbersome. To improve discrimination in the detecting aMCI, we developed the Memory Impairment Screen Deferred (MISD). This test is based on the MIS (a 4-minute, four-item delayed free and cued recall memory)with the addition of a delayed recall after 30 min. With this modification, the MISD would be able to accurately evaluate patient's encoding capabilities which will optimize the detection of aMCI. Prospective community based cohort study comprising 838 patients aged 65 and older. Measurements: Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NVP) were calculated for the MISD and conventional MIS. For detection of aMCI, the MISD had higher sensitivity(0.82 vs 0.55), and NVP (0.88 vs 0.75) when compared with the MIS. Specificity (0.85 vs 0.90),PPV (0.80 vs 0.80), did not differ significantly. The area under the ROC curve for the MISD was 0.91, compared with 0.79 for the MIS.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».