Consistency and applicability of different brief screen instrument of cognitive function in elderly population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening for cognitive impairment (CI) is often hampered by lack of consensus as to which screening instrument to use. The aim is to assess the consistence and applicability of different CI screening tools. METHOD: In a cross-sectional study from October 2017 to September 2018 in 7 communities in Shanghai, China, elder (≧60) residential volunteers with no history of major cardiovascular diseases, cancers and other comorbidities known to affect cognitive functions were recruited. The participants underwent tests with 7 cognitive function screening instruments. Multivariate linear regressions were performed to test correlations between demographic characteristics, including gender, age, education, and marital status, with cognitive test scores. Mini-Mental State Examination (MMSE) score adjusted according to the correlation coefficients was used to detect CI with a cutoff of 24. Other cognitive function scores were compared between participants with and without CI. In addition, Pearson's correlation test was used to detect association between different test scores. RESULTS: 172 participants with relatively low education levels were included. Age and education showed significant association with cognitive test scores. Using adjusted MMSE, 39.6% of participants were identified with CI, while the percentage was 87.2% when adjusted Montreal Cognitive Assessment (MoCA) with cutoff of 26 was used. Analysis of "abnormal" test scores showed that MMSE had the highest percentage of valid data (98.8%). MoCA and Isaacs test of Verbal Fluency (VF) score had correlation with most the other scores, while MMSE only significantly associated with VF and MoCA. CONCLUSIONS: MMSE may still present the most applicable tools for quick screen of cognitive functions, especially when environmental conditions may interfere with participants' attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».