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Enregistrement W2132316334 · doi:10.1017/s1041610200006359

Tracking Cognitive Decline in Alzheimer's Disease Using the Mini-Mental State Examination: A Meta-Analysis

2000· review· en· W2132316334 sur OpenAlexaff
Ling Han, Martín G. Cole, François Bellavance, Jane McCusker, François Primeau

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversitySt Mary's Hospital Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalMeta-analysisCognitive declineMedicineSample size determinationPopulationCognitionMini–Mental State ExaminationRandom effects modelDiseaseGerontologyDemographyDementiaCognitive impairmentPsychiatryInternal medicineStatisticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To estimate the annual rate of change scores (ARC) on the Mini-Mental State Examination (MMSE) in Alzheimer's disease (AD) and to identify study or population characteristics that may affect the ARC estimation. METHODS: MEDLINE was searched for articles published from January 1981 to November 1997 using the following keywords: AD and longitudinal study or prognosis or cognitive decline. The bibliographies of review articles and relevant papers were searched for additional references. All retrieved articles were screened to meet the following inclusion criteria: (a) original study; (b) addressed cognitive decline or prognosis or course of AD; (c) published in English; (d) study population included AD patients with ascertainable sample size; (e) used either clinical or pathological diagnostic criteria; (f) longitudinal study design; and (g) used the MMSE as one of the outcome measures. Data were systematically abstracted from the included studies, and a random effects regression model was employed to synthesize relevant data across studies and to evaluate the effects of study methodology on ARC estimation and its effect size. RESULTS: Of the 439 studies screened, 43 met all the inclusion criteria. After 6 studies with inadequate or overlapping data were excluded, 37 studies involving 3,492 AD patients followed over an average of 2 years were included in the meta-analysis. The pooled estimate of ARC was 3.3 (95% confidence interval [CI]: 2.9-3.7). The observed variability in ARC across studies could not be explained with the covariates we studied, whereas part of the variability in the effect size of ARC could be explained by the minimum MMSE score at entry and number of assessments. CONCLUSIONS: A pooled average estimate of ARC in AD patients was 3.3 points (95% CI: 2.9-3.7) on the MMSE. Significant heterogeneity of ARC estimates existed across the studies and cannot be explained by the study or population characteristics investigated. Effect size of ARC was related to the initial MMSE score of the study population and the number of assessments.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,060
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations202
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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