The Toronto Cognitive Assessment (TorCA): normative data and validation to detect amnestic mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A need exists for easily administered assessment tools to detect mild cognitive changes that are more comprehensive than screening tests but shorter than a neuropsychological battery and that can be administered by physicians, as well as any health care professional or trained assistant in any medical setting. The Toronto Cognitive Assessment (TorCA) was developed to achieve these goals. METHODS: We obtained normative data on the TorCA (n = 303), determined test reliability, developed an iPad version, and validated the TorCA against neuropsychological assessment for detecting amnestic mild cognitive impairment (aMCI) (n = 50/57, aMCI/normal cognition). For the normative study, healthy volunteers were recruited from the Rotman Research Institute registry. For the validation study, the sample was comprised of participants with aMCI or normal cognition based on neuropsychological assessment. Cognitively normal participants were recruited from both healthy volunteers in the normative study sample and the community. RESULTS: The TorCA provides a stable assessment of multiple cognitive domains. The total score correctly classified 79% of participants (sensitivity 80%; specificity 79%). In an exploratory logistic regression analysis, indices of Immediate Verbal Recall, Delayed Verbal and Visual Recall, Visuospatial Function, and Working Memory/Attention/Executive Control, a subset of the domains assessed by the TorCA, correctly classified 92% of participants (sensitivity 92%; specificity 91%). Paper and iPad version scores were equivalent. CONCLUSIONS: The TorCA can improve resource utilization by identifying patients with aMCI who may not require more resource-intensive neuropsychological assessment. Future studies will focus on cross-validating the TorCA for aMCI, and validation for disorders other than aMCI.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».