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Enregistrement W3046253475 · doi:10.1136/jnnp-2020-323106

Development and validation of a brief visual based cognitive screening tool for dementia: the Visual Cognitive Assessment Test short-form (VCAT-S)

2020· letter· en· W3046253475 sur OpenAlexaboutno aff
Wilbur Zhi Hao Koh, Levinia Lim, Audrey Low, Benjamin Wong, Linda Lay Hoon Lim, Eveline Franco da Silva, Kok Pin Ng, Nagaendran Kandiah

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSingHealth Foundation
Mots-clésDementiaMontreal Cognitive AssessmentMemory clinicCognitionNeuropsychologyNeuropsychological assessmentMedicineTest (biology)Outpatient clinicPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPhysical therapyPsychiatryCognitive impairmentInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of time pressures and lack of accessible, brief and accurate screening tools contribute to high rates of underdiagnosis of dementia in primary and community care settings.1 This is particularly problematic in multilingual societies such as Asia where there is a pressing need for such tools.2 As the Visual Cognitive Assessment Test (VCAT) is a visual-based and language-neutral test, it represents an attractive screener for early cognitive impairment and dementia, particularly in multilingual populations.3 4 However, because it takes about 15 min to administer,3 the VCAT may not be well-suited for use in busy clinical settings. We therefore aimed to develop a short-form VCAT (VCAT-S) and validate it against the original VCAT, and local versions of the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). We retrospectively extracted data for 663 healthy controls (HC) and participants with clinically diagnosed mild cognitive impairment (MCI) or mild dementia of the Alzheimer’s type (mDAT). Diagnoses were provided by neurologists and supported by clinical examination, neuropsychological assessment and structural MRI imaging where available. All participants were recruited from the community or a specialist outpatient memory clinic between October 2013 and January 2018, ≥ 50 years old and had completed the original VCAT, MMSE and MoCA tests at a single sitting. Participants were randomly assigned to either the development or validation study arms; demographic details are provided in online supplementary tables e-1 and e-2; . ### Supplementary data [jnnp-2020-323106supp001.pdf] Five …

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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