PORTUGUESE VERSION OF THE QUICK MILD COGNITIVE IMPAIRMENT (QMCI-P) SCREEN—RESULTS FROM THE IBIS STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Background: As health professionals and researchers face more and more older adults and limited assessment times, there has been an increasing demand for shorter sensitive, reliable and valid cognitive screening instruments. Objective: To adapt the Qmci for Portuguese-language countries, to explore concurrent validity against most common short cognitive screening instruments - MMSE-P and MoCA-P and to assess correlations with other neurospychological dimensions. Methods: Demographic and clinical data (cognition, personality, depression and functionality) of older adults aged ≥65, attending ten day care centres (n=113) and residents in two long-term care institutions (n=53), were collected and assessed with short screening tools. Results: 148 individuals were screened with Qmci-P - median age of 77 (IQR +/-15); 64% female. 103 participants completed the assessment battery and those scoring ≥21 on GDS (indicating possible active depression) were excluded (n=11). The final sample (n=93) had a median age of 74 (IQR +/-15), significantly younger than all those initially consenting (p=0.03). Internal consistency of the Qmci-P using Cronbach’s Alpha was 0.823, better than with MoCA (0.79) and MMSE (0.54). The median Qmci-P score was 57/100 (IQR +/-26) with a median MoCA of 21/30 (IQR +/-8) and median SMMSE of 27/30 (IQR +/-5). Qmci-P screen scores were strongly, positively and significantly correlated with both MMSE (r=0.61, 95% CI 0.45–0.72, p<0.001) and MoCA (r=0.63, 95% CI 0.36–0.80, p<0.001). Conclusion: The Qmci-P is a valid short cognitive screen. Given the psychometric properties and brevity (3–5 minutes), it may be preferable for use than MMSE (7–8 minutes) and MOCA (10–12 minutes).
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».