Feasibility and Validity of the Self-administered Computerized Assessment of Mild Cognitive Impairment With Older Primary Care Patients
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether a validated computerized cognitive test, the Computerized Assessment of Mild Cognitive Impairment (CAMCI), could be independently completed by older primary care patients. We also determined the optimal cut-off for the CAMCI global risk score for mild cognitive impairment against an independent neuropsychological reference standard. All eligible patients aged 65 years and older, seen consecutively over 2 months by 1 family practice of 13 primary care physicians, were invited to participate. Patients with a diagnosis or previous work-up for dementia were excluded. Primary care physicians indicated whether they, the patient, or family had concerns about each patient's cognition. A total of 130 patients with cognitive concerns and a matched sample of 133 without cognitive concerns were enrolled. The CAMCI was individually administered after instructions to work independently. Comments were recorded verbatim. A total of 259 (98.5%) completed the entire CAMCI. Two hundred and forty-one (91.6%) completed it without any questions or after simple acknowledgment of their question. Lack of computer experience was the only patient characteristic that decreased the odds of independent CAMCI completion. These results support the feasibility of using self-administered computerized cognitive tests with older primary care patients, given the increasing reliance on computers by people of all ages. The optimal cut-off score had a sensitivity of 80% and specificity of 74%.
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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 | 0,010 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».