Validation of the Chinese version of Addenbrooke’s cognitive examination III for detecting mild cognitive impairment
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.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle