Clock‐drawing test: Normative data of three quantitative scoring methods for Chinese‐speaking adults in Shijiazhuang City and clinical utility in patients with acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The clock-drawing test (CDT) is a widely used screening tool for detecting cognitive decline. However, normative data for Chinese individuals are scarce. Our study aimed to provide standardized values for the three quantitative CDT scoring methods that were tailored for Chinese-speaking adults in Shijiazhuang City and explore the discriminant validity of the CDT scores in patients with acute ischemic stroke. METHODS: We conducted the CDT among 418 healthy individuals aged between 35 and 84 years. The CDT was administered and scored by five raters using the method derived from the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Rouleau's, and Babins' scoring systems. The influence of age, education, and sex on the performance in the CDT was analyzed. Furthermore, 336 patients with acute ischemic stroke were enrolled to explore the discriminant validity of CDT scores. RESULTS: In all three scoring systems, CDT scores were significantly correlated with age and years of education but not with sex. Normative data stratified for age and years of education were established. Interrater and intersystem reliability were high in our study. CDT total scores and subscores showed significant differences between stroke patients and healthy individuals. CONCLUSIONS: Our study provides CDT normative data using three quantitative scoring methods for Chinese-speaking adults in Shijiazhuang City. Age and education level were the key factors that affected the CDT scores. CDT total scores and subscores provided good discriminant validity for patients with acute ischemic stroke.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».