MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2738458940 · doi:10.1159/000478008

Assessing Capacity in the Elderly: Comparing the MoCA with a Novel Computerized Battery of Executive Function

2017· article· en· W2738458940 sur OpenAlexaffabout
Megan Brenkel, Kenneth I. Shulman, Elias Hazan, Nathan Herrmann, Adrian M. Owen

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders Extra · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensWestern UniversitySunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionExecutive functionsPsychologyGerontologyMedicineCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: Clinicians are increasingly being asked to provide their opinion on the decision-making capacity of older adults, while validated and widely available tools are lacking. We sought to identify an online cognitive screening tool for assessing mental capacity through the measurement of executive function. METHODS: A mixed elderly sample of 45 individuals, aged 65 years and older, were screened with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the modified Cambridge Brain Sciences Battery. RESULTS: Two computerized tests from the Cambridge Brain Sciences Battery were shown to provide information over and above that obtained with a standard cognitive screening tool, correctly sorting the majority of individuals with borderline MoCA scores. CONCLUSIONS: The brief computerized battery should be used in conjunction with standard tests such as the MoCA in order to differentiate cognitively intact from cognitively impaired older adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDementia and Geriatric Cognitive Disorders ExtraMême sujetHealthcare Decision-Making and RestraintsTravaux en français237 207