The reliability and validity of the informant AD8 by comparison with a series of cognitive assessment tools in primary healthcare
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The validity and reliability of the informant AD8 in primary healthcare has not been established. Therefore, the present study examined the validity and reliability of the informant AD8 in government subsidized primary healthcare centers in Singapore. METHODS: Eligible patients (≥60 years old) were recruited from primary healthcare centers and their informants received the AD8. Patient-informant dyads who agreed for further cognitive assessments received the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Clinical Dementia Rating (CDR), and a locally validated formal neuropsychological battery at a research center in a tertiary hospital. RESULTS: 1,082 informants completed AD8 assessment at two primary healthcare centers. Of these, 309 patients-informant dyads were further assessed, of whom 243 (78.6%) were CDR = 0; 22 (7.1%) were CDR = 0.5; and 44 (14.2%) were CDR≥1. The mean administration time of the informant AD8 was 2.3 ± 1.0 minutes. The informant AD8 demonstrated good internal consistency (Cronbach's α = 0.85); inter-rater reliability (Intraclass Correlation Coefficient (ICC) = 0.85); and test-retest reliability (weighted κ = 0.80). Concurrent validity, as measured by the correlation between total AD8 scores and CDR global (R = 0.65, p < 0.001), CDR sum of boxes (R = 0.60, p < 0.001), MMSE (R = -0.39, p < 0.001), MoCA (R = -0.41, p < 0.001), as well as the formal neuropsychological battery (R = -0.46, p < 0.001), was good and consistent with previous studies. Construct validity, as measured by convergent validity (R ≥ 0.4) between individual items of AD8 with CDR and neuropsychological domains was acceptable. CONCLUSIONS: The informant AD8 demonstrated good concurrent and construct validity and is a reliable measure to detect cognitive dysfunction in primary healthcare.
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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 | 0,000 |
| 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 ».