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Enregistrement W3099887644 · doi:10.3233/jad-200985

A Brief Digital Cognitive Assessment for Detection of Cognitive Impairment in Cuban Older Adults

2020· article· en· W3099887644 sur OpenAlexaboutno aff
Ana M Rodriguez‐Salgado, Jorge J. Llibre‐Guerra, Elena Tsoy, Ana Ibis Peñalver, Giosmany Bringas, Sabrina J. Erlhoff, Joel H. Kramer, Isabel Elaine Allen, Victor Valcour, Bruce L. Miller, Juan J. Llibre Rodríguez, Katherine L. Possin

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésCognitionCognitive impairmentCognitive Assessment SystemPsychologyCognitive psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rapid technological advances offer a possibility to develop cost-effective digital cognitive assessment tools. However, it is unclear whether these measures are suitable for application in populations from Low and middle-income countries (LMIC). OBJECTIVE: To examine the accuracy and validity of the Brain Health Assessment (BHA) in detecting cognitive impairment in a Cuban population. METHODS: In this cross-sectional study, 146 participants (cognitively healthy = 53, mild cognitive impairment (MCI) = 46, dementia = 47) were recruited at primary care and tertiary clinics. The main outcomes included: accuracy of the BHA and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in discriminating between controls and cognitively impaired groups (MCI and dementia) and correlations between the BHA subtests of memory, executive functions, and visuospatial skills and criterion-standard paper-and-pencil tests in the same domains. RESULTS: The BHA had an AUC of 0.95 (95% CI: 0.91-0.98) in discriminating between controls and cognitively impaired groups (MCI and dementia, combined) with 0.91 sensitivity at 0.85 specificity. In discriminating between control and MCI groups only, the BHA tests had an AUC of 0.94 (95% CI: 0.90-0.99) with 0.71 sensitivity at 0.85 specificity. Performance was superior to the MoCA across all diagnostic groups. Concurrent and discriminant validity analyses showed moderate to strong correlations between the BHA tests and standard paper-and-pencil measures in the same domain and weak correlations with standard measures in unrelated domains. CONCLUSION: The BHA has excellent performance characteristics in detecting cognitive impairment including dementia and MCI in a Hispanic population in Cuba and outperformed the MoCA. These results support potential application of digital cognitive assessment for older adults in LMIC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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