Characteristics of currently available informant‐based tools to obtain collateral information for diagnosis and monitoring of cognitive disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To systematically review literature on informant based tools for the diagnosis and monitoring of neurocognitive disorders and make evidence based recommendations to clinicians and researchers as part of the 5th Canadian Consensus Conferences on the Diagnosis and Treatment of Dementia. Method A systematic search was performed in MEDLINE, PsycINFO, Cochrane, and EMBASE databases. Limits used for searches were humans, English, and age above 45. Articles that validated the tools and or described their key properties were included. The original search yielded 358 articles. After removing duplicates and reviewing titles and abstracts, 167 remained and were reviewed in full text. Eventually 92 articles that described 16 informant based tools were included for final review. Result Based on comprehensiveness and validity, 8 tools were found to be preferable for clinical and research use. AD8; Dementia Severity Rating Scale (DSRS); Everyday Cognition Scale (ECog); and the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE) were selected for cognition and function and the Neuropsychiatric Inventory (NPI); Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI‐Q); Neuropsychiatric Inventory Clinician Rating scale (NPI‐C); and the Mild Behavior Impairment Checklist (MBI‐C) were selected for behaviour. Clinicians and researchers should choose a specific tool based on the need for comprehensive assessment versus desired efficiency depending on the setting. Conclusion There are a number of evidence based tools that are appropriate to use in clinical care and research settings to assess cognition, behavior and function. Tools can be chosen based on specific needs and available resources.
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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 | 0,078 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».