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Enregistrement W3120314527 · doi:10.7860/jcdr/2020/44545.13994

Comparative Analysis of Alzheimer Questionnaire and Montreal Cognitive Assessment Tool for Cognitive Impairment Screening among the Elderly Population

2020· article· en· W3120314527 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCH · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentMedicineGold standard (test)KappaPopulationReceiver operating characteristicCognitionDementiaCohen's kappaGerontologyInternal medicinePsychiatryDiseaseEnvironmental healthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Alzheimer Questionnaire (AQ) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are tools for assessment of cognitive impairment. MoCA is a common tool for screening of cognitive impairment but it requires trained personnel. AQ questionnaire is informant-based, simple and less time consuming with or without the involvement of trained personnel. Aim: To estimate the prevalence of cognitive impairment and to find out the accuracy of AQ compared to MoCA in Cognitive Impairment screening among elderly population in an urban area of West Bengal. Materials and Methods: The Prospective cross-sectional study was conducted in urban field practice area of All India Institute of Hygiene and Public Health, Kolkata among 140 randomly selected elderly population from June to September 2019. Accuracy of AQ with MoCA tool as gold standard in screening cognitive impairment was analysed by Cohen’s Kappa, Receiver Operating Characteristics (ROC) Curve, Spearman rho Coefficient along with sensitivity, specificity, predictive values and likelihood ratio was obtained. Results: Prevalence of cognitive impairment using MoCA and AQ was 40% (95% CI=31.8-48.6) and 36.4% (95% CI=28.5-45.0), respectively. AQ and MoCA showed good agreement (Cohen’s kappa, κ=0.834; 95% CI=0.739-0.928). The AQ and MoCA showed a strong negative correlation (spearman’s Rho=-0.709; 95%CI=0.764-0.884, p-value <0.001). Considering MoCA as gold standard, AQ showed sensitivity of 85.7% (95% CI=74.2-92.6), specificity of 96.4% (95% CI=89.9-98.7) for cognitive impairment screening and the Positive predictive value of this tool was 94.1% (95% CI=84.0-97.9%). The Youden index of 0.821 showed highest sum of sensitivity and specificity of AQ tool at 4.5 score to anticipate cognitive impairment. Conclusion: AQ is equally effective as MoCA to screen cognitive impairment among elderly at the community level. AQ can be used even by grass root level health workers without involvement of trained personnel. So, community level screening of elderly for cognitive dysfunction can be made even in resource poor settings. Early identification and referral of elderly with cognitive dysfunction will help them in better living.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,280 · 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