Evaluation of Dementia: The Case for Neuroimaging All Mild to Moderate Cases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to assess the usefulness of 4 clinical prediction rules, the neuroimaging guidelines from the Canadian Consensus Conference on Dementia (CCCAD) and the modified Hachinski's Ischaemic Score (HIS) in identifying patients with suspected dementia who will benefit from neuroimaging. MATERIALS AND METHODS: Two hundred and ten consecutive patients were referred to the memory clinic in a geriatric unit for the evaluation of possible dementia. Sensitivity, specificity and likelihood ratios (LR) were calculated for each of the prediction rules and the CCCAD guidelines, in terms of their ability to identify patients with significant lesions [defined firstly as space-occupying lesions (SOL) alone and secondly as SOL or strokes] on neuroimaging. Similar analyses were applied for the HIS in the detection of strokes. RESULTS: When considering SOL alone, sensitivities ranged from 28.6% to 100% and specificities ranged from 21.7% to 88.4%. However, when strokes were included in the definition of significant lesions, sensitivities ranged from 16.2% to 79.0% and specificities ranged from 20.9% to 92.4%. The modified HIS had a similarly poor sensitivity and specificity (43.3% and 78.9% respectively). The LR for the clinical decision tools did not support the use of any particular instrument. CONCLUSIONS: Clinical decision tools do not give satisfactory guidance for determining the need for neuroimaging patients with suspected dementia, when the detection of strokes, in addition to SOL, is regarded as important. We recommend therefore that neuroimaging be considered for all patients with suspected mild or moderate dementia in whom the potential benefits of any treatment outweigh the potential risks.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».