A reduced scoring system for the Clock Drawing Test using a population-based sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many scoring systems exist for clock drawing task variants, which are common dementia screening measures, but all have been derived from clinical samples. This study evaluates and combines errors from two published scoring systems for the Clock Drawing Test (CDT), the Lessig and Tuokko methods, in order to create a simple yet optimal scoring procedure to screen for dementia using a Canadian population-based sample. METHODS: Clock-drawings from 356 participants (80 with dementia, 276 healthy controls) from the Canadian Study on Health and Aging were analyzed using logistic regression and Receiver Operating Characteristic curves to determine a new, simplified, population-based CDT scoring system. The new Jouk scoring method was then compared to other commonly used systems (e.g. Shulman, Tuokko, Watson, Wolf-Klein). RESULTS: The Jouk scoring system reduced the Lessig system even further to include five critical errors: missing numbers, repeated numbers, number orientation, extra marks, and number distance, and produced a sensitivity of 81% and a specificity of 68% with a cut-off score of one error. With regard to other traditionally used scoring methods, the Jouk procedure had one of the most balanced sensitivities/specificities when using a population-based sample. CONCLUSIONS: The results from this study improve our current state of knowledge concerning the CDT by validating the simplified scoring system proposed by Lessig and her colleagues in a more representative sample to mimic conditions a general clinician or researcher will encounter when working among a wide-ranging population and not a dementia/memory clinic. The Jouk CDT scoring system provides further evidence in support of a simple and reliable dementia-screening tool that can be used by clinicians and researchers alike.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».