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Enregistrement W3135427565 · doi:10.1186/s12883-021-02048-4

Consistency and applicability of different brief screen instrument of cognitive function in elderly population

2021· article· en· W3135427565 sur OpenAlexaboutno aff
Lixia Lu, Lin Chen, Wei‐Wen Wu, Yang Wang, Zhenbao Liu, Jun Xu, Qianhong Yang, Jun Zhao, Liangxian Liu, Hui Yu

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineCognitionVerbal fluency testPopulationMini–Mental State ExaminationCognitive testTest (biology)CorrelationClinical psychologyGerontologyCognitive impairmentNeuropsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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