Validation of the Chinese version of Addenbrooke’s cognitive examination III for detecting mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the reliability and validity of Chinese version of Addenbrooke's Cognitive Examination III (ACE-III-CV) in the identification of mild cognitive impairment (MCI), and further investigate the optimal cutoff scores according to different age and education level. METHOD: A total of 716 individuals aged from 50 to 90 years old were recruited through internet-based and print advertisements, including 431 cognitively normal controls (NC) and 285 individuals with MCI according to an actuarial neuropsychological method put forward by Jak and Bondi. Besides the cognitive screening tests of ACE-III-CV, Mini-Mental State Examination (MMSE) and Chinese version of Montreal Cognitive Assessment-Basic (MoCA-BC), all the participants underwent a battery of standardized neuropsychological tests. Validations of the ACE-III-CV, MMSE, and MoCA-BC for detecting MCI from NC were determined by Receiver operating characteristic (ROC) curves. RESULTS: ACE-III-CV had a good reliability (Cronbach's coefficient α = 0.807, intraclass correlation coefficients for interrater and test-retest reliability were 0.95 and 0.93). According to the area under ROC curve (AUC), ACE-III-CV and MoCA-BC showed better ability than MMSE in detecting MCI. No significant difference was found between ACE-III-CV and MoCA-BC. The optimal cutoff scores of ACE-III-CV for screening MCI were 72 for individuals with 1-9 years of education, 78 for individuals with 10-15 years of education, and 80 for individuals with more than 16 years of education. CONCLUSION: The Chinese version of ACE-III-CV is a reliable and valid screening tool for detecting MCI. The optimal cutoff scores are closely related with education level.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».