Validation of the Malay Version of Addenbrooke’s Cognitive Examination III in Detecting Mild Cognitive Impairment and Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aims: This study aimed to investigate the validity and reliability of the Malay version of Addenbrooke’s Cognitive Examination III (ACE-III) for detecting mild cognitive impairment (MCI) and dementia. Methods: A total of 152 participants (dementia = 53, MCI = 38, controls = 61) were recruited from two teaching hospitals. The Malay version of ACE-III was translated following the standard guidelines for cross-cultural adaptation of measure. All the participants were assessed with the Malay version of ACE-III and Mini-Mental State Examination (MMSE). Results: The reliability of the Malay version of ACE-III was good with Cronbach’s α coefficient of 0.829 and intraclass correlation coefficient of 0.959. There was a strong positive correlation between the Malay version of ACE-III and MMSE (r = 0.806). Age (r = –0.335) and years of education (r = 0.536) exerted a significant correlation with total score performance. The cutoff score to discriminate dementia from healthy controls was 74/75 (sensitivity = 90.6%, specificity = 82.0%) whereas to discriminate MCI, the cutoff score was 77/78 (sensitivity = 63.2%, specificity = 63.9%). The diagnostic accuracy of ACE-III was higher than that of MMSE in the detection of dementia (area under the curve: ACE-III = 0.929 vs. MMSE = 0.915). Conclusions: The Malay version of ACE-III demonstrated to be a reliable and valid screening tool for dementia.
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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».