Mild cognitive impairment, dementia, and cognitive dysfunction screening using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a machine learning algorithm to identify cognitive dysfunction based on neuropsychological screening test results. METHODS: This retrospective study included 955 participants: 341 participants with dementia (dementia), 333 participants with mild cognitive impairment (MCI), and 341 participants who were cognitively healthy. All participants underwent evaluations including the Mini-Mental State Examination and the Montreal Cognitive Assessment. Each participant's caregiver or informant was surveyed using the Korean Dementia Screening Questionnaire at the same visit. Different machine learning algorithms were applied, and their overall accuracies, Cohen's kappa, receiver operating characteristic curves, and areas under the curve (AUCs) were calculated. RESULTS: The overall screening accuracies for MCI, dementia, and cognitive dysfunction (MCI or dementia) using a machine learning algorithm were approximately 67.8% to 93.5%, 96.8% to 99.9%, and 75.8% to 99.9%, respectively. Their kappa statistics ranged from 0.351 to 1.000. The AUCs of the machine learning models were statistically superior to those of the competing screening model. CONCLUSION: This study suggests that a machine learning algorithm can be used as a supportive tool in the screening of MCI, dementia, and cognitive dysfunction.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».