The value of routine screening for cognitive impairment in a primary care setting: a retrospective cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Cognitive impairment is not uncommon among older individuals but is often underdiagnosed in the primary care settings. Our objective is to identify the prevalence of varying degrees of cognitive impairment in older adults in urban primary care clinics. METHODS This cross-sectional study was undertaken from May to July 2019. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was administered to participants 65-year and older who were seen during a routine visit to our primary care clinic. The participants were recruited on a sequential basis. The primary outcomes of the study were the MoCA scores, and the level of cognitive impairment, if any, indicated by the scores. RESULTS Out of the 133 participants, 46 (34.6%) scored below the cut-off of 23 out of 30, indicating certain level of cognitive impairment. The mean MoCA score was 23.24. The average age was 75.19 years. Average years of education was 12.6. In our cohort, higher MoCA scores were associated with increased years of education. MoCA scores were not inversely correlated with age. Language proficiency in the MoCA test version administered had significant impact on the MoCA scores. CONCLUSIONS A relatively high prevalence of cognitive impairment was found in our cohort. Further study is required to accurately assess the prevalence of cognitive impairment in general population. However, the findings attest the value of routine screening for cognitive impairment in primary care settings and warrant routine screening of older individuals to help in early detection of mild cognitive impairment.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».