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Enregistrement W3039191039 · doi:10.1093/arclin/acz045

The relationship of cognitive change over time to the self-reported Ascertain Dementia 8-item Questionnaire in a general population

2019· article· en· W3039191039 sur OpenAlexaboutno aff
Jesse S. Passler, Richard Kennedy, Michael Crowe, Olivio J. Clay, Virginia J. Howard, Mary Cushman, Frederick W. Unverzagt, Virginia G. Wadley

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésDementiaVerbal fluency testPopulationCognitionLogistic regressionPsychologyClinical psychologyDepression (economics)MedicineNeuropsychologyGerontologyPsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of the study was to examine the relationship between longitudinally assessed cognitive functioning and self-reported dementia status using the Ascertain Dementia 8-item questionnaire (AD8) in a national population-based sample. METHODS: The analysis included 14,453 participants from the REasons for Geographic and Racial Differences in Stroke study. A validated cutoff of ≥2 symptoms endorsed on the AD8 (administered 10 years after enrollment) represented positive AD8 status. Incident cognitive impairment was defined as change from intact to impaired status in the Six-Item Screener score, and cognitive decline was defined by trajectories of Letter "F" Fluency from the Montreal Cognitive Assessment, and Animal Fluency, Word List Learning, and Word List Delayed recall, all from the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease battery. Logistic regression models controlled for demographics, health variables, and depressive symptoms. RESULTS: Sensitivity and specificity of the AD8 to detect incident cognitive impairment were 45.2% and 78.4%, respectively. Incident cognitive impairment and a one-word decline in WLL increased the odds of self-reported positive AD8 by 96% (95% CI: 1.68-2.28) and 27% (95% CI: 1.17-1.37), respectively. There was a strong association between high depression risk and self-reported positive AD8 in sensitivity analyses. CONCLUSIONS: Incident cognitive impairment and high depression risk were the strongest predictors of self-reported positive AD8 in this population-based sample. Our results inform the utility of the AD8 as a self-report measure in a large, national sample that avoids selection biases inherent in clinic-based studies. The AD8 is screening measure and should not be used to diagnose dementia clinically.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,366 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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