Validation of the Sinhala Version of the Addenbrooke’s Cognitive Examination-Revised for the Detection of Dementia in Sri Lanka: Comparison with the Mini-Mental Status Examination and the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sri Lanka is a rapidly aging country, where dementia prevalence will increase significantly in the future. Thus, inexpensive and sensitive cognitive screening tools are crucial. OBJECTIVES: To assess the reliability, validity, and diagnostic accuracy of the Sinhalese version of the Addenbrooke's Cognitive Examination-Revised (ACE-R s). METHOD: The ACE-R was translated into Sinhala with cultural and linguistic adaptations and administered, together with the Sinhala version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), to 99 patients with dementia and 93 gender-matched controls. RESULTS: The ACE-R s cutoff score for dementia was 80 (sensitivity 91.9%, specificity 76.3%). The areas under the curve for the ACE-R s, Mini-Mental State Examination (MMSE) and MoCA were 0.90, 0.86, and 0.86, respectively. The -ACE-R s had good interrater reliability (intraclass correlation = 0.94), test-retest reliability (intraclass correlation = 0.99), and internal consistency (Cronbach's α = 0.8442). CONCLUSIONS: The ACE-R s is sensitive, specific and reliable to detect dementia in persons aged ≥50 years in a Sinhala-speaking population and its diagnostic accuracy is superior to previously validated tools (MMSE and MoCA).
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».