Diagnostic Performance of Short Portable Mental Status Questionnaire for Screening Dementia Among Patients Attending Cognitive Assessment Clinics in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Short Portable Mental Status Questionnaire (SPMSQ) is a brief cognitive screening instrument, which is easy to use by a healthcare worker with little training. However, the validity of this instrument has not been established in Singapore. Thus, the primary aim of this study was to determine the diagnostic performance of SPMSQ for screening dementia among patients attending outpatient cognitive assessment clinics and to assess whether the appropriate cut-off score varies by patient's age and education. A secondary aim of the study was to map the SPMSQ scores with Mini-Mental State Examination (MMSE) scores. MATERIALS AND METHODS: SPMSQ and MMSE were administered by a trained interviewer to 127 patients visiting outpatient cognitive assessment clinics at the Singapore General Hospital, Changi General Hospital and Tan Tock Seng Hospital. The geriatricians at these clinics then diagnosed these patients with dementia or no dementia (reference standard). Sensitivity and specificity of SPMSQ with different cut-off points (number of errors) were calculated and compared to the reference standard using the Receiver Operator Characteristic (ROC) analysis. Correlation coefficient was also calculated between MMSE and SPMSQ scores. RESULTS: Based on the ROC analysis and a balance of sensitivity and specificity, the appropriate cut-off for SPMSQ was found to be 5 or more errors (sensitivity 78%, specificity 75%). The cut-off varied by education, but not by patient's age. There was a high correlation between SPMSQ and MMSE scores (r = 0.814, P <0.0001). CONCLUSION: Despite the advantage of being a brief screening instrument for dementia, the use of SPMSQ is limited by its low sensitivity and specificity, especially among patients with less than 6 years of education.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».