The brief cognitive assessment tool (BCAT): cross-validation in a community dwelling older adult sample
Notice bibliographique
Résumé
Background:Cognitive impairment is underrecognized and misdiagnosed among community-dwelling older adults. At present, there is no consensus about which cognitive screening tool represents the “gold standard.” However, one tool that shows promise is the Brief Cognitive Assessment Tool (BCAT), which was originally validated in an assisted living sample and contains a multi-level memory component (e.g. word lists and story recall items) and complex executive functions features (e.g. judgment, set-shifting, and problem-solving).Methods:The present study cross-validated the BCAT in a sample of 75 community-dwelling older adults. Participants completed a short battery of several individually administered cognitive tests, including the BCAT and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Using a very conservative MoCA cut score of <26, the base rate of cognitive impairment in this sample was 35%.Results:Adequate internal consistency and strong evidence of construct validity were found. A receiver operating characteristic (ROC) curve was calculated from sensitivity and 1-specificity values for the classification of cognitively impaired versus cognitively unimpaired. The area under the ROC curve (AUC) for the BCAT was .90, p < 0.001, 95% CI [0.83, 0.97]. A BCAT cut-score of 45 (scores below 45 suggesting cognitive impairment) resulted in the best balance between sensitivity (0.81) and specificity (0.80).Conclusions:A BCAT cut-score can be used for identifying persons to be referred to appropriate healthcare professionals for more comprehensive cognitive assessment. In addition, guidelines are provided for clinicians to interpret separate BCAT memory and executive dysfunction component scores.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».