A comparative study on the validations of three cognitive screening tests in identifying subtle cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subtle cognitive decline (SCD) may represent a very early stage of objective cognitive impairment before mild cognitive impairment (MCI), with less neuronal damage and more functional reservation. Detecting individuals with SCD is imperative for dementia prevention and treatment. In this study, we aimed to compare the validations of three cognitive screening tests, Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment-Chinese Version (MoCA-CV), and Memory and Executive Screening (MES), in identifying subtle cognitive decline. METHODS: A total of 407 individuals were recruited, including 147 cognitively normal controls (NC), 102 individuals with subtle cognitive decline (SCD) and 158 individuals with mild cognitive impairment (MCI) according to the operational neuropsychological criteria proposed by Jak and Bondi's. All participants underwent standardized comprehensive neuropsychological tests and the three cognitive screening tests. Chi-square analysis was used to compare the cognitive performance among the groups of NC, SCD and MCI. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to evaluate the abilities of MMSE, MoCA-CV and MES in discriminating NC, SCD and MCI. RESULTS: Compared with NC, SCD showed a significant decline only in the tests of memory, such as Auditory Verbal Learning Test (AVLT), Rey-Osterrieth Complex Figure Test (CFT) and Prospective Memory Test (PrM) (P < 0.01). However, MCI showed significant decline in all cognitive performances (P < 0.01). The scores of MMSE, MoCA-CV and MES all showed a progressive downward trend within the groups of NC, SCD and MCI (P < 0.001). In ROC Analyses for discriminating individuals with SCD from NC, the most appropriate MES cutoff was 84, with a sensitivity of 74.3%, a specificity of 60.8% and 0.738 for AUC (95%CI, 0.675-0.801). By contrast, MMSE and MOCA-CV had poor sensitivity (67.4 and 70.8%, respectively) and specificity (51.0 and 52.9%, respectively), and smaller AUCs (0.643 and 0.644, respectively) than the MES. CONCLUSION: As a screening test, MES is more efficacious in identifying SCD from normal controls than MMSE and MoCA-CV.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».