MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3041733776 · doi:10.4067/s0034-98872020000400452

Evaluación de funcionamiento cognitivo en adultos: Análisis y contrastación de tres de los instrumentos de mayor divulgación en Chile

2020· article· es· W3041733776 sur OpenAlexaboutno aff
Margarita Cancino, Lucio Rehbein, Daniela Gómez-Pérez, Manuel S. Ortíz

Notice bibliographique

RevueRevista médica de Chile · 2020
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAging, Health, and Disability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyCognitionPsychometricsFactorial analysisMedicineGerontologyClinical psychologyPhilosophyPsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2,cPsychometric properties of three instruments to detect dementia Background: Several instruments are available to measure cognitive functioning in older adults.However, there is paucity of information about their factorial structure and psychometric properties.Aim: To determine the factorial structure and the internal reliability of the Mini Mental State Examination (MMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Adenbrookke´s Cognitive Examination (ACE-R), and their cognitive impairment detection capabilities.Material and Methods: MMSE, MoCA and ACE-R were applied to 203 older adults aged 54 to 88 years (77% women), excluding participants with dementia.Results: The factorial structure of the MMSE suggested that items referred to memory process should be eliminated due to their low reliability and factor loading (b = 0.12; p = 0.146).Although the MoCA had a good reliability, object denomination process items also had to be dropped (b = 0.22; p = 0.003).The ACE-R demonstrated a single factorial structure for all cognitive processes and had a good internal consistency.MMSE, MoCA and ACE-R classified as having dementia 5, 27 and 42% of participants, respectively.Conclusions: MoCA and the ACE-R scales appear as better instruments to detect dementia in older people.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista médica de ChileMême sujetAging, Health, and DisabilityTravaux en français237 207