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Enregistrement W2792860673 · doi:10.1080/13825585.2018.1439447

Screening for cognitive impairment in an Australian aged care assessment team as part of comprehensive geriatric assessment

2018· article· en· W2792860673 sur OpenAlexaboutno aff
Roger Clarnette, Ming Goh, Sneha Bharadwaj, Jillian Ryan, Suzanne Ellis, Anton Svendrovski, D. William Molloy, Rónán Ó’Caoimh

Notice bibliographique

RevueAging Neuropsychology and Cognition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitive impairmentMedicineGerontologyCognitive Assessment SystemCognitionMontreal Cognitive AssessmentCognitive declineMini–Mental State ExaminationPhysical therapyInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate detection of mild cognitive impairment (MCI) is important to stratify and address risk. Yet, few short cognitive screening instruments are validated for this. . In Australia, all clients referred to an Aged Care Assessment Team (ACAT) receive comprehensive geriatric assessment (CGA) including the Standardized Mini-Mental State Examination (SMMSE). We compared the accuracy of the quick mild cognitive impairment (Qmci) screen to the SMMSE in 283 participants: 195 with dementia, 47 with MCI, and 41 with subjective cognitive decline (SCD) in an Australian community-based ACAT. Both had similar accuracy in identifying dementia, AUC of 0.86 for the Qmci versus 0.93 for the SMMSE (p = 0.10), but the Qmci was more accurate than the SMMSE in differentiating MCI from SCD, AUC of 0.84 versus 0.71, respectively, p = 0.046. These suggest that the new, short (3-5 min) Qmci screenis appropriate for use in an ACAT or other units conducting CGA.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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