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Enregistrement W2084870029 · doi:10.1177/0891988703016002003

Is Subjective Memory Loss Correlated with MMSE Scores or Dementia?

2003· article· en· W2084870029 sur OpenAlexaff
Philip St. John, Patrick R. Montgomery

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Psychiatry and Neurology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaConfidence intervalDepression (economics)MedicineMini–Mental State ExaminationPopulationPsychologyGerontologyPsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: (1) To determine if subjective memory loss (SML) is associated with Mini-Mental State Examination (MMSE) scores, (2) to determine if this association persists after adjustment for other factors, and (3) to determine the sensitivity and specificity of SML for dementia. POPULATION: 1751 seniors sampled from a population registry. MEASURES: Age, sex, education, SML, the MMSE, and the Center for Epidemiologic Studies-Depression (CES-D) scale. Dementia was diagnosed by clinical examination. ANALYSIS: Linear regression models were constructed. The sensitivity and specificity of SML were determined with a diagnosis of dementia being the gold standard. RESULTS: SML was correlated with MMSE scores, even after adjusting for age, sex, education, and depressive symptoms. The sensitivity of SML was 0.58 (95% confidence interval [CI]: 0.45, 0.71), and the specificity was 0.76 (95% CI: 0.74, 0.78) for dementia. CONCLUSIONS: SML is correlated with MMSE score. However, SML is neither sensitive nor specific for dementia.

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)0,000
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations27
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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