Digital Screening for Cognitive Impairment — A Proof of Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to an ageing demographic and rapid increase of cognitive impairment and dementia, combined with potential disease-modifying drugs and other interventions in the pipeline, there is a need for the development of accurate, accessible and efficient cognitive screening instruments, focused on early-stage detection of neurodegenerative disorders. OBJECTIVE: In this proof of concept report, we examine the validity of a newly developed digital cognitive test, the Geras Solutions Cognitive Test (GCST) and compare its accuracy against the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). METHODS: 106 patients, referred to the memory clinic, Karolinska University Hospital, due to memory complaints were included. All patients were assessed for presence of neurodegenerative disorder in accordance with standard investigative procedures. 66% were diagnosed with subjective cognitive impairment (SCI), 25% with mild cognitive impairment (MCI) and 9% fulfilled criteria for dementia. All patients were administered both MoCA and GSCT. Descriptive statistics and specificity, sensitivity and ROC curves were established for both test. RESULTS: Mean score differed significantly between all diagnostic subgroups for both GSCT and MoCA (p<0.05). GSCT total test time differed significantly between all diagnostic subgroups (p<0.05). Overall, MoCA showed a sensitivity of 0.88 and specificity of 0.54 at a cut-off of <=26 while GSCT displayed 0.91 and 0.55 in sensitivity and specificity respectively at a cut-off of <=45. CONCLUSION: This report suggests that GSCT is a viable cognitive screening instrument for both MCI and dementia.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».