Optimising the Cutoffs of Cognitive Screening Instruments in Pragmatic Diagnostic Accuracy Studies: Maximising Accuracy or the Youden Index?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: The optimal method of establishing test cutoffs or cutpoints for cognitive screening instruments (CSIs) is uncertain. Of the available methods, two base cutoffs on either the maximal test accuracy or the maximal Youden index. The aim of this study was to compare the effects of using these alternative methods of establishing cutoffs. METHODS: Datasets from three pragmatic diagnostic accuracy studies which examined the Mini-Mental State Examination (MMSE), the Addenbrooke's Cognitive Examination-Revised (ACE-R), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Test Your Memory (TYM) test were analysed to calculate test sensitivity and specificity using cutoffs based on either maximal test accuracy or the maximal Youden index. RESULTS: For ACE-R, MoCA, and TYM, optimal cutoffs for dementia diagnosis differed from those in index studies when defined using either the maximal accuracy or the maximal Youden index method. Optimal cutoffs were higher for MMSE, MoCA, and TYM when using the maximal Youden index method and consequently more sensitive. CONCLUSION: Revision of the cutoffs for CSIs established in index studies may be required to optimise performance in pragmatic diagnostic test accuracy studies which more closely resemble clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».