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Enregistrement W3088619072 · doi:10.1177/1533317520949805

A Reliable Tool for Assessing MCI and Dementia: Validation Study of DemTect for Turkish Population

2020· article· en· W3088619072 sur OpenAlexaboutno aff
Gözde Şengül Ayçiçek, Hatice Çalışkan, Cemile Özsürekçi, Pelin Ünsal, Josef Kessler, Elke Kalbe, Mert Eşme, Rana Tuna Doğrul, Cafer Balcı, Ümran Sema Seven, Erdem Karabulut, Meltem Halil, Mustafa Cankurtaran, Burcu Balam Doğu

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMontreal Cognitive AssessmentInter-rater reliabilityMedicineCognitive impairmentTurkishPopulationMini–Mental State ExaminationCognitionMemory clinicPsychologyAudiologyPhysical therapyInternal medicinePsychiatryDevelopmental psychologyRating scaleDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Mild cognitive impairment (MCI) and dementia prevalence are expected to increase with aging. The DemTect is a very quick and easy tool to administer and recognize the early stages of dementia and MCI. In this study we aimed to evaluate the reliability and validity of a Turkish version of the DemTect and define cut off values for different age and educational levels. One of our aims is also to compare the sensitivity and specifity of the DemTect to other common screening tools. PATIENTS AND METHODS: Fifty-four patients with MCI, 55 patients with dementia and 91 patients with subjective memory complaints (SMC) were enrolled in the study. The DemTect was translated into Turkish by forward-backward translation and compared with the Mini Mental State Examination (MMSE), the Quick Mild Cognitive Impairment Turkish version (QMCI-TR) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). In order to test interrater reliability, the DemTect was administered to 11 patients, on the same day, by 2 trained raters. To establish test-retest reliability, the same rater scored the tool a second time on 11 patients within 2 weeks. RESULTS: The median age of the patients was 73 (min-max: 65-90) years, 54.5% were female. We found a strong correlation between DemTect scores and the MMSE, the QMCI, and the MoCA (r = 0.725, r = 0.816, r = 0.821, respectively; p < 0.001). In ROC analysis, the cut-off point of the DemTect to differentiate MCI from SMC was 11.5 with 92.6% sensitivity, 91.2% specificity, AUC 0.973 and the cut-off point of the DemTect to differentiate dementia from SMC was 9.5 with 96.4% sensitivity, 100% specificity, AUC 0.916. Cronbach α was 0.823. Intraclass correlation coefficient was 0.873 (95% CI: 0.598-0.964) for interrater reliability and 0.966 (95% 0.777-0.982) for test-retest reliability (Cronbach α = 0.932, 0.966 respectively). CONCLUSION: The DemTect is a very reliable tool to assess Turkish patients with MCI and dementia.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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