Accuracy of Telephone-Based Cognitive Screening Tests: Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telephone-based cognitive assessments may be preferable to in-person testing in terms of test burden, economic and opportunity cost. OBJECTIVE: We sought to determine the accuracy of telephone-based screening for the identification of dementia or Mild Cognitive Impairment (MCI). METHODS: Five multidisciplinary databases were searched. Two researchers independently screened articles and extracted data. Eligible studies compared any multi-domain telephone-based assessment of cognition to the face-to-face diagnostic evaluation. Where data allowed, we pooled test accuracy metrics using the bivariate approach. RESULTS: From 11,732 titles, 34 papers were included, describing 15 different tests. There was variation in test scoring and quality of included studies. Pooled analyses of accuracy for dementia: Telephone Interview for Cognitive Status (TICS) (<31/41) sensitivity: 0.92, specificity: 0.66 (6 studies); TICSmodified (<28/50) sensitivity: 0.91, specificity: 0.91 (3 studies). For MCI: TICS-modified (<33/50) sensitivity: 0.82, specificity: 0.87 (3 studies); Telephone-Montreal Cognitive Assessment (<18/22) sensitivity: 0.98, specificity: 0.69 (2 studies). CONCLUSION: There is limited diagnostic accuracy evidence for the many telephonic cognitive screens that exist. The TICS and TICS-m have the greatest supporting evidence; their test accuracy profiles make them suitable as initial cognitive screens where face to face assessment is not possible.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle