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Enregistrement W2786619296 · doi:10.3233/jad-170831

Low Accuracy of Brief Cognitive Tests in Tracking Longitudinal Cognitive Decline in an Asian Elderly Cohort

2018· article· en· W2786619296 sur OpenAlexaboutno aff
April Ka Sin Phua, Shaun Hiu, Win King Goh, M. Kamran Ikram, Narayanaswamy Venketasubramanian, Boon Yeow Tan, Christopher Chen, Xin Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésCohortCognitionCognitive agingCognitive declineTracking (education)Cognitive testLongitudinal studyPsychologyCohort studyGerontologyMedicineDementiaPsychiatryDiseaseInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Researchers have questioned the utility of brief cognitive tests such as the Mini-Mental Status Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in serial administration and suggested that brief cognitive tests may not accurately track changes in Global Cognition. OBJECTIVE: To examine the accuracy of longitudinal changes on brief cognitive tests in reflecting progression in Global Cognition measured using comprehensive neuropsychological assessments. METHODS: Two hundred and seven participants were assessed with the MMSE, MoCA, and a validated comprehensive neuropsychological battery. Global z-scores on the battery were derived and used to assess overall and significant (≥0.5 standard deviation) decline on Global Cognition. Different patterns of decline on MMSE/MoCA were classified. Accuracy was examined using receiver operating characteristic curve, and sensitivity, specificity, positive (PPV) and negative (NPV) predictive values were reported. RESULTS: The overall ability of MMSE/MoCA change scores to discriminate participants who did and did not decline on Global Cognition was fair-to-moderate (AUC [95% CI] = 0.71 [0.64-0.78] & 0.73 [0.66-0.80] for overall decline; 0.78 [0.70-0.85] & 0.80 [0.73-0.86] for significant decline, respectively). Changes in MMSE/MoCA had low accuracy in identifying significant Global Cognitive Decline (PPV = 0.41 & 0.46, respectively) but high accuracy in ruling out significant decline and identifying cognitively stable participants (NPV = 0.89 & 0.88, respectively). CONCLUSION: There is limited utility in brief cognitive tests for tracking cognitive decline. Instead, they should be used for identifying participants who remain cognitively stable on follow up. These results accentuate the importance of acknowledging the limitations of brief cognitive tests when assessing cognitive change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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