Detecting cognitive decline in community‐dwelling older adults using simple cognitive and motor performance tests
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The objective of this study was to estimate the predictive accuracy of simple cognitive and motor performance tests to detect cognitive decline (CD) in community-dwelling older adults. METHODS: In total, 102 community-dwelling older adults participated in this study. Cognitive function, gait performance and coordinated finger movements were assessed using the Montreal Cognitive Assessment, the 10-m walking test and the finger-tapping test, respectively. We classified the participants into either a CD (n = 60) or a healthy control (n = 42) group. RESULTS: Significant group differences were found in the visuospatial/executive function subscale score on the Montreal Cognitive Assessment, stride length and total finger tap count. The results of multivariate logistic regression analysis showed that visuospatial/executive function subscale score, stride length and total tap count were the significant predictors for the presence of CD (sensitivity 83.3%, specificity 82.9%, predictive accuracy 83.2%). We also constructed a decision tree model with these three variables to increase the usefulness of our model as a screening tool by assigning a cut-off value for each assessment. The sensitivity and specificity of the model were 88.1% and 85.2%, respectively, with an overall predictive accuracy of 86.4%. CONCLUSIONS: The results of the present study suggest that simple cognitive and motor performance tests have moderate-to-high discriminant validity for the presence of CD in community-dwelling older adults. Addition of such tests might lead to the more accurate detection of early cognitive decline. Geriatr Gerontol Int 2020; ••: ••-••.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».