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Enregistrement W2910353196 · doi:10.1177/0891988718824034

The Clinical Utility of the TYM and RBANS in a One-Stop Memory Clinic in Singapore: A Pilot Study

2019· article· en· W2910353196 sur OpenAlexaboutno aff
YanHong Dong, Melissa Tan Yi Ling, Kelly Ee Teng Ng, Aijing Wang, Esther Yee Shuang Wan, Reshma Aziz Merchant, Narayanaswamy Venketasubramanian, Christopher Chen, Rathi Mahendran, Simon L. Collinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Psychiatry and Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research Council
Mots-clésRepeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological StatusMontreal Cognitive AssessmentNeuropsychological testMedicineNeuropsychologyPsychiatryPsychologyCognitive impairmentCognitionAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We aimed to examine the discriminant validity of a brief self-administered cognitive screening test, the Test Your Memory (TYM) and a brief neuropsychological test, the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS), supplemented with executive and language tests (Color Trail Test [CTT] and modified Boston Naming Test [mBNT], respectively), in detecting cognitive impairment (CI) in a one-stop memory clinic in Singapore. Methods: Ninety patients ≥50 years old with a diagnosis of no cognitive impairment, mild cognitive impairment, and mild Alzheimer disease were recruited from memory clinic. They received the TYM, Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), RBANS, CTT, mBNT, and a gold-standard formal neuropsychological test battery. Results: The TYM had a significantly larger area under the curve (AUC) than MMSE (0.96 vs 0.88, P = .03) and was equivalent to MoCA in detecting CI (0.96 vs 0.95, P = .80). At the optimal cutoff points, the TYM (<38) was significantly more sensitive than the MMSE (<24) and MoCA (<20; P < .001). The RBANS had an AUC equivalent to the RBANS supplemented with CTT and mBNT (0.92 vs 0.86, P = .22) in detecting CI. The RBANS supplemented with CTT and mBNT was more sensitive than RBANS alone in detecting CI (sensitivity: 0.98 vs 0.93, P = .016) among patients screened negative using TYM. Conclusion: The self-administered TYM is superior to MMSE and equivalent to MoCA in detecting CI and could be implemented routinely. The RBANS supplemented with CTT and mBNT is more sensitive in detecting CI than RBANS alone therefore could be used for diagnostic purposes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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