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Enregistrement W3008391208 · doi:10.1001/jama.2019.22258

Screening for Cognitive Impairment in Older Adults

2020· review· en· W3008391208 sur OpenAlexaboutno aff
Carrie D. Patnode, Leslie A Perdue, Rebecca C. Rossom, Megan C. Rushkin, Nadia Redmond, Rachel Thomas, Jennifer S Lin

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineDementiaPsycINFORandomized controlled trialMEDLINECognitionQuality of life (healthcare)Montreal Cognitive AssessmentPsychological interventionData extractionCognitive impairmentPsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Early identification of cognitive impairment may improve patient and caregiver health outcomes. Objective: To systematically review the test accuracy of cognitive screening instruments and benefits and harms of interventions to treat cognitive impairment in older adults (≥65 years) to inform the US Preventive Services Task Force. Data Sources: MEDLINE, PubMed, PsycINFO, and Cochrane Central Register of Controlled Trials through January 2019, with literature surveillance through November 22, 2019. Study Selection: Fair- to good-quality English-language studies of cognitive impairment screening instruments, and pharmacologic and nonpharmacologic treatments aimed at persons with mild cognitive impairment (MCI), mild to moderate dementia, or their caregivers. Data Extraction and Synthesis: Independent critical appraisal and data abstraction; random-effects meta-analyses and qualitative synthesis. Main Outcomes and Measures: Sensitivity, specificity; patient, caregiver, and clinician decision-making; patient function, quality of life, and neuropsychiatric symptoms; caregiver burden and well-being. Results: The review included 287 studies with more than 280 000 older adults. One randomized clinical trial (RCT) (n = 4005) examined the direct effect of screening for cognitive impairment on patient outcomes, including potential harms, finding no significant differences in health-related quality of life at 12 months (effect size, 0.009 [95% CI, -0.063 to 0.080]). Fifty-nine studies (n = 38 531) addressed the accuracy of 49 screening instruments to detect cognitive impairment. The Mini-Mental State Examination was the most-studied instrument, with a pooled sensitivity of 0.89 (95% CI, 0.85 to 0.92) and specificity of 0.89 (95% CI, 0.85 to 0.93) to detect dementia using a cutoff of 23 or less or 24 or less (15 studies, n = 12 796). Two hundred twenty-four RCTs and 3 observational studies including more than 240 000 patients or caregivers addressed the treatment of MCI or mild to moderate dementia. None of the treatment trials were linked with a screening program; in all cases, participants were persons with known cognitive impairment. Medications approved to treat Alzheimer disease (donepezil, galantamine, rivastigmine, and memantine) improved scores on the ADAS-Cog 11 by 1 to 2.5 points over 3 months to 3 years. Psychoeducation interventions for caregivers resulted in a small benefit for caregiver burden (standardized mean difference, -0.24 [95% CI, -0.36 to -0.13) over 3 to 12 months. Intervention benefits were small and of uncertain clinical importance. Conclusions and Relevance: Screening instruments can adequately detect cognitive impairment. There is no empirical evidence, however, that screening for cognitive impairment improves patient or caregiver outcomes or causes harm. It remains unclear whether interventions for patients or caregivers provide clinically important benefits for older adults with earlier detected cognitive impairment or their caregivers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations302
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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