A systematic review of the diagnostic test accuracy of brief cognitive tests to detect amnestic mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: People with amnestic mild cognitive impairment (aMCI) are at an increased risk of developing dementia. Efficient ways of identifying this 'at risk' population are required for larger-scale research studies. This systematic review describes the diagnostic accuracy of brief cognitive tests for detecting aMCI. METHODS: Fifteen databases were searched from 1999 to July 2013 to identify papers for inclusion. Prospective studies assessing the diagnostic test accuracy of simple and brief cognitive tests for identifying people with aMCI against a reference standard (Petersen criteria) were included. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values and likelihood ratios were calculated. Predictive validity and test-retest reliability were also extracted, when provided. Risk of bias was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. RESULTS: Thirty-nine studies assessing 42 index tests were included. The Montreal Cognitive Assessment was the most comprehensively assessed test with evidence of high sensitivity for aMCI and good test-retest reliability, but low specificity was reported by the only study judged to be at low risk of bias. Other brief cognitive tests that include an assessment of word recall and multi-task tests that assess several cognitive domains were also found to exhibit high sensitivities and reasonable specificities. However, the confidence of the findings was affected by overall low quality of the contributing studies. CONCLUSION: Several brief cognitive tests have shown promising diagnostic test accuracy results for identifying aMCI. However, concerns over the quality of the constituent studies and lack of evidence on the predictive validity of these tests mean that new validation studies are warranted. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».