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Enregistrement W2087548031 · doi:10.1016/j.jalz.2013.05.1566

P4–175: Singapore experience with cognitive screening

2013· article· en· W2087548031 sur OpenAlexaboutno aff
Lay Hoon Lim, Esther Vanessa Chua, Mei Mei Nyu, Amanda Ng, Adeline Su Lyn Ng, Shahul Hameed, Nagaendran Kandiah

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMontreal Cognitive AssessmentMedicineCognitionPopulationMalayCognitive declineGerontologyCohortDiabetes mellitusDepression (economics)DiseasePhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Singapore has a rapidly ageing population with 1 in 5 Singaporean projected to be aged 65 and above by 2030. With this ageing population it is crucial that dementia is diagnosed early to ensure that the disease progression can be slowed and adequate resources can be channelled for the management of dementia. Community cognitive screening may provide an opportunity for early diagnosis. We report our experience with cognitive screening over the last 5 years. Retrospective analyses of the data from 5 community cognitive screening events held between 2008 and 2012 at the National Neuroscience Institute, Singapore. Subjects for each of the 5 screening events were from the community, aged >50 years and did not have a clinical diagnosis of mild cognitive impairment or dementia. Data on demographic information, vascular risk factor and cognitive data were studied. Cognitive testing was performed by trained raters and all subjects also underwent a clinical interview with clinicians. Cognitive screening tests included MMSE, MOCA and depression questionnaire. A total of 997 community participants with a mean age of 60.9 years were screened over 5 years. Female subjects accounted for 65.6% (n=654) and the majority were of the ethnic Chinese population (79.7%). Indians accounted for 6.4%, Malay 1.5% and other races 1.7%. 32.5% of the screening cohort were hypertensive, 13% had diabetes mellitus, 39.8% had hyperlipidemia, 6.6% had coronary heart disease and 1.3% had prior strokes. The mean MMSE scores over 5 years ranged from 27.6 to 28.7, MOCA scores ranged from 24.1 to 27.6. The proportion of subjects diagnosed with dementia and/or mild cognitive impairment saw a steady increase over the 5 years with 8.2% diagnosed with MCI/dementia in 2008 and 27.2% diagnosed in 2012. The proportion of patients with depression ranged from 6.7% to 15.7%. Cognitive screening is useful in the diagnosis of early dementia. In Asian cultures where there exists stigma to the diagnosis of dementia, subjects with mild symptoms and their families may be more open to attend cognitive screening sessions than seek direct medical opinion. Cognitive screening if well structured will allow early diagnosis and timely management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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