Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the value of Cog-12 in predicting cognitive impairment in the elderly.Methods At the beginning,56 individuals were enrolled into this study including mild cognitive impairment(MCI)patients and normal cognitive function individuals-involving a control group(n=18),11 patients with normal cognitive function who converted to MCI patients served as a CM group,10 MCI patients with their MCI maintaining stable during the 2-years follow-up period served as MM group,11 MCI patients who converted to AD patients served as an AD group.The patients were scored according to Cog-12,MoCA and MMSE,and their cognitive function was assessed at admission and after two years of follow-up.Results The MoCA and MMSE scores were significantly higher whereas the Cog-12-Ⅰscore was significantly lower in control group than in CM group(P0.05).The MoCA score was significantly higher whereas the total Cog-12-Ⅰand Cog-12 scores were significantly lower in MM group than in AD group(P0.05).The Cog-12 score was a predicting factor for MCI in patients with normal cognitive function(P=0.029).The area under ROC curve showed that the sensitivity of Cog-12 score in predicting MCI was 81.4% when its cutoff value was 4.5.Conclusion Cog-12 is an effective tool for assessing the intelligence,mental state and behaviors of cognitive impairment patients and can thus predict their cognitive impairment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».