The Brief Memory and Executive Test (BMET) for detecting vascular cognitive impairment in small vessel disease: a validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment is common in patients with cerebral small vessel disease, but is not well detected using common cognitive screening tests which have been primarily devised for cortical dementias. We developed the Brief Memory and Executive Test (BMET); a rapid screening measure sensitive to the impaired executive function and processing speed characteristic of small vessel disease (SVD). To assess the BMET's validity for general use, we evaluated it when administered by non-psychologists in a multicentre study and collected control data to derive normative scores. METHODS: Two-hundred participants with SVD, defined as a clinical lacunar stroke and a corresponding lacunar infarct on MRI, and 303 healthy controls aged between 40-90 years old were recruited. The BMET, as well as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini Mental State Examination (MMSE), were performed. Overall, 55 SVD participants underwent repeat testing at 3 months to assess the BMET test-retest reliability. RESULTS: Administering the BMET took a mean (SD) of 12.9 (4.7) in cases and 9.5 (2.6) minutes in controls. Receiver Operator Curve analysis showed the BMET was a good predictor of cognitive impairment in SVD (AUC = 0.94) and performed significantly better than both the MoCA (AUC = 0.77) and the MMSE (AUC = 0.70). Using a cut-off score of 13, the BMET had a sensitivity of 93% and specificity of 76% for detecting cognitive impairment in SVD. CONCLUSIONS: The BMET is a brief and sensitive tool for the detection of cognitive impairment in patients with SVD.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».