P1‐527: THE UCSF BRAIN HEALTH ASSESSMENT: A CULTURALLY APPROPRIATE AND SENSITIVE SCREENING TOOL TO DETECT COGNITIVE IMPAIRMENT IN SPANISH SPEAKERS
Notice bibliographique
Résumé
Widely used cognitive screening tools often do a poor job of identifying mild cognitive impairment in Spanish-speaking individuals, especially those with low to moderate educational attainment. The BHA was designed to minimize language / ethnicity and education-related biases in the detection of cognitive impairment. This 10-minute, tablet-based screen includes subtests of memory, executive function / speed, visuospatial, and language skills, and an informant survey. It has previously been shown to correctly identify MCI in English speakers. The BHA and the Spanish Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were administered to a Spanish-speaking group of 16 neurologically healthy older controls and 13 individuals with MCI or dementia of similar age and gender, with low to moderate levels of education (11.3 +/-4.6 years). Discriminant function analyses and receiver operating characteristic curves were calculated to compare how accurately these assessments classified the subjects as cognitively healthy versus impaired. The MoCA correctly classified 75% of subjects. The BHA correctly classified 90% of subjects. The area under the curve for the MoCA was .77 and for the BHA was .96. At 80% specificity, the sensitivities were 73% for the MoCA and 100% for the BHA. Preliminary analyses indicate that the Spanish version of the BHA accurately discriminates cognitively impaired subjects. A larger population is needed to strengthen our analyses, and to conduct further investigations into concurrent and anatomical validity of BHA subtests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».