Notice bibliographique
Résumé
Because biomarkers to detect Alzheimer’s disease (AD) have not yet been validated, physicians must rely on clinical assessments. The Research Committee of the American Neuropsychiatric Association recommended that the ideal cognitive screening instrument have the following characteristics: First, it should take <15 minutes to administer by a clinician at any level of training. Second, it should sample all major cognitive domains, including memory, attention/concentration, executive function, visual-spatial skills, language, and orientation. Third, it should be reliable, having adequate test-retest and inter-rater validity. Finally, it should be able to detect cognitive disorders commonly encountered by neuropsychiatrists. The American Academy of Neurology Practice Parameters from 1994 and 2001 and the Canadian Consensus Guidelines on Dementia from 2007 recommend that physicians screen subjects with suspected dementia or mild cognitive impairment (MCI), since these patients are at increased risk for AD. Currently, there are no data on the utility of screening subjects who are asymptomatic. The most commonly used brief cognitive tests are the Mini-Mental State Examination (MMSE), according to a survey conducted by the International Psychogeriatric Association (IPA) in 2006, followed by the clock-drawing test, the delayed-word recall, the verbal fluency test, the similarities test, and the trail-making test. Clinicians appraised these assessments as the most effective and easiest to administer (Slide 1).
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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 | 0,008 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,030 |
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 ».