Development of a method for quantifying cognitive ability in the elderly through adaptive test administration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The field of geriatric medicine has identified a need for an evaluative tool that can rapidly quantify global cognitive ability and accurately monitor change over time in patients with a wide range of impairments. We hypothesized that the development of an adaptive test approach to cognitive measurement would help to meet that need. This study aimed to provide evidence for the interpretability of scores obtained from a novel, adaptive approach to cognitive assessment, called the Geriatric Rapid Adaptive Cognitive Estimate (GRACE) method. METHODS: An adaptive method for cognitive assessment was developed using data from 185 patients referred for geriatric cognitive assessment, and pilot tested in an additional 137 patients. Correlations between test scores and between rank orders of patients were computed to examine the reliability and validity of cognitive ability scores obtained by (1) administering test questions out of their usual order, (2) administering only a subset of questions, and (3) administering questions adaptively using simplified selection rules based on the most difficult question passed. RESULTS: Cognitive ability scores obtained with the GRACE method correlated highly with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores (r = 0.93) and ranked patients similarly in order of ability (r > 0.87). A simplified adaptive testing algorithm for pencil-and-paper assessment demonstrated moderately high correlations with scores obtained from administering the full set of MMSE and MoCA items as well as the MoCA items alone. CONCLUSIONS: Scores from the GRACE method can be obtained easily in 5-10 minutes, reducing test burden. The resulting numeric score quantifies cognitive ability, allowing clinicians to compare patients and monitor change in global cognition over time. The adaptive nature of this method allows for evaluation of persons across a broader range of cognitive ability levels than currently available tests.
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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 ».