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Enregistrement W2890170013 · doi:10.1111/acem.13573

Accuracy of Dementia Screening Instruments in Emergency Medicine: A Diagnostic Meta‐analysis

2018· review· en· W2890170013 sur OpenAlexaff
Christopher R. Carpenter, Jay Banerjee, Daniel C. Keyes, Debra Eagles, Linda Schnitker, David Barbic, Susan A. Fowler, Michael A. LaMantia

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDementiaEmergency departmentMeta-analysisBlindingCINAHLDiagnostic accuracyMEDLINEGeriatricsEmergency medicineDiseasePsychiatryPsychological interventionInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dementia is underrecognized in older adult emergency department (ED) patients, which threatens operational efficiency, diagnostic accuracy, and patient satisfaction. The Society for Academic Emergency Medicine geriatric ED guidelines advocate dementia screening using validated instruments. OBJECTIVES: The objective was to perform a systematic review and meta-analysis of the diagnostic accuracy of sufficiently brief screening instruments for dementia in geriatric ED patients. A secondary objective was to define an evidence-based pretest probability of dementia based on published research and then estimate disease thresholds at which dementia screening is most appropriate. This systematic review was registered with PROSPERO (CRD42017074855). METHODS: PubMed, EMBASE, CINAHL, CENTRAL, DARE, and SCOPUS were searched. Studies in which ED patients ages 65 years or older for dementia were included if sufficient details to reconstruct 2 × 2 tables were reported. QUADAS-2 was used to assess study quality with meta-analysis reported if more than one study evaluated the same instrument against the same reference standard. Outcomes were sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood ratios (LR+ and LR-). To identify test and treatment thresholds, we employed the Pauker-Kassirer method. RESULTS: A total of 1,616 publications were identified, of which 16 underwent full text-review; nine studies were included with a weighted average dementia prevalence of 31% (range, 12%-43%). Eight studies used the Mini Mental Status Examination (MMSE) as the reference standard and the other study used the MMSE in conjunction with a geriatrician's neurocognitive evaluation. Blinding to the index test and/or reference standard was inadequate in four studies. Eight instruments were evaluated in 2,423 patients across four countries in Europe and North America. The Abbreviated Mental Test (AMT-4) most accurately ruled in dementia (LR+ = 7.69 [95% confidence interval {CI} = 3.45-17.10]) while the Brief Alzheimer's Screen most accurately ruled out dementia (LR- = 0.10 [95% CI = 0.02-0.28]). Using estimates of diagnostic accuracy for AMT-4 from this meta-analysis as one trigger for more comprehensive geriatric vulnerability assessments, ED dementia screening benefits patients when the prescreening probability of dementia is between 14 and 36%. CONCLUSIONS: ED-based diagnostic research for dementia screening is limited to a few studies using an inadequate criterion standard with variable masking of interpreter's access to the index test and the criterion standard. Standardizing the geriatric ED cognitive assessment methods, measures, and nomenclature is necessary to reduce uncertainties about diagnostic accuracy, reliability, and relevance in this acute care setting. The AMT-4 is currently the most accurate ED screening instrument to increase the probability of dementia and the Brief Alzheimer's Screen is the most accurate to decrease the probability of dementia. Dementia screening as one marker of vulnerability to initiate comprehensive geriatric assessment is warranted based on test-treatment threshold calculations.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,055
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations80
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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