Test Accuracy of Cognitive Screening Tests for Diagnosis of Dementia and Multidomain Cognitive Impairment in Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Guidelines recommend screening stroke-survivors for cognitive impairments. We sought to collate published data on test accuracy of cognitive screening tools. METHODS: Index test was any direct, cognitive screening assessment compared against reference standard diagnosis of (undifferentiated) multidomain cognitive impairment/dementia. We used a sensitive search statement to search multiple, cross-disciplinary databases from inception to January 2014. Titles, abstracts, and articles were screened by independent researchers. We described risk of bias using Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool and reporting quality using Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy guidance. Where data allowed, we pooled test accuracy using bivariate methods. RESULTS: From 19 182 titles, we reviewed 241 articles, 35 suitable for inclusion. There was substantial heterogeneity: 25 differing screening tests; differing stroke settings (acute stroke, n=11 articles), and reference standards used (neuropsychological battery, n=21 articles). One article was graded low risk of bias; common issues were case-control methodology (n=7 articles) and missing data (n=22). We pooled data for 4 tests at various screen positive thresholds: Addenbrooke's Cognitive Examination-Revised (<88/100): sensitivity 0.96, specificity 0.70 (2 studies); Mini Mental State Examination (<27/30): sensitivity 0.71, specificity 0.85 (12 studies); Montreal Cognitive Assessment (<26/30): sensitivity 0.95, specificity 0.45 (4 studies); MoCA (<22/30): sensitivity 0.84, specificity 0.78 (6 studies); Rotterdam-CAMCOG (<33/49): sensitivity 0.57, specificity 0.92 (2 studies). CONCLUSIONS: Commonly used cognitive screening tools have similar accuracy for detection of dementia/multidomain impairment with no clearly superior test and no evidence that screening tools with longer administration times perform better. MoCA at usual threshold offers short assessment time with high sensitivity but at cost of specificity; adapted cutoffs have improved specificity without sacrificing sensitivity. Our results must be interpreted in the context of modest study numbers: heterogeneity and potential bias.
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 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 | 0,135 | 0,497 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».