Is the Quick Mild Cognitive Impairment Screen (QMCI) more accurate at detecting mild cognitive impairment than existing short cognitive screening tests? A systematic review of the current literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Differentiating normal cognition, mild cognitive impairment (MCI), and dementia is important, as these conditions differ in terms of their prognosis and treatment. Existing short cognitive screening tests vary widely in their accuracy, sensitivity, and specificity at detecting MCI and dementia. The Quick Mild Cognitive Impairment Screen (QMCI) was developed in 2012 as a fast and accurate "MCI specific" screening test. The aim of the current study was to conduct a literature review to compare the accuracy, sensitivity, and specificity of the QMCI at differentiating normal cognition, MCI, and dementia to existing short cognitive screening tests at their optimal cut-off scores. METHODS: A search of the electronic journal databases EBSCO, Psych info, and Science Direct was undertaken using the keywords "Quick Mild Cognitive Impairment Screen," "QMCI," "accuracy," "sensitivity," and "specificity." Results of individual studies were examined, and 2 × 2 tables were drawn up to obtain the overall accuracy, sensitivity, and specificity of each test across the studies included. RESULTS: Results from individual studies show that the QMCI has higher accuracy at detecting MCI and dementia than these cognitive screens. Pooled analysis shows that it also has greater sensitivity and specificity at optimal cut-off points for each test. CONCLUSIONS: Based in the current review, the QMCI represents a more accurate, sensitive, and specific screening test for MCI and dementia than the SMMSE or the MoCA. This has important implications in screening for cognitive impairment.
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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 | 0,022 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».