VALIDATION OF A NEW FUNCTIONAL COGNITION SCREENING MEASURE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identification of cognitive deficits that contribute to functional dependence in acute and post-acute care settings is important. The Menu Task (MT) is a brief cognitive 12 item screening measure designed to identify older adults at risk for IADL impairment in community settings. The objective was to compare the psychometric properties of the Menu Task a series of neurocognitive and functional cognitive performance measures including the Brief Interview of Mental Status (BIMS), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) the Weekly Calendar Planning Activity (WCPA) and the Performance Assessment of Self-Care Skills (PASS) in a sample of 200 community dwelling older adults. Participants were administered the MT, BIMS, MoCA, WCPA, and the PASS checkbook and shopping tasks. ROC analysis identified an MT cut score, sensitivity and specificity. We computed Cronbach’s alpha, correlations among study measures and t-tests between groups impaired or unimpaired on the MT. Mean age of participants was 70.44(SD 8.3), the sample was predominately female ((76%), and white (81%). Mean MT score was 8.22 (SD 2.01) and the mean completion time was 185.5 sec (SD 108.11). The Menu Task has moderate internal consistency (α= 0.65). The AUC statistic was 0.83 with an optimal MT cut score of “7” and sensitivity of .90 and specificity of .70. Significant differences (p < 0.01) were observed between impaired and not impaired MT groups on BIMS, MoCA, WCPA, and PASS. The Menu Task has moderate to strong evidence supporting its psychometric properties and the value of screening for functional cognitive deficits.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».