Clinical judgment of GPs for the diagnosis of dementia: a diagnostic test accuracy study
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
BACKGROUND: GPs often report using clinical judgment to diagnose dementia. AIM: To investigate the accuracy of GPs' clinical judgment for the diagnosis of dementia. DESIGN & SETTING: Diagnostic test accuracy study, recruiting from 21 practices around Bristol, UK. METHOD: The clinical judgment of the treating GP (index test) was based on the information immediately available at their initial consultation with a person aged ≥70 years who had cognitive symptoms. The reference standard was an assessment by a specialist clinician, based on a standardised clinical examination and made according to the 10th revision of the International Classification of Diseases (ICD-10) criteria for dementia. RESULTS: A total of 240 people were recruited, with a median age of 80 years (interquartile range [IQR] 75-84 years), of whom 126 (53%) were men and 132 (55%) had dementia. The median duration of symptoms was 24 months (IQR 12-36 months) and the median Addenbrooke's Cognitive Examination III (ACE-III) score was 75 (IQR 65-87). GP clinical judgment had sensitivity 56% (95% confidence interval [CI] = 47% to 65%) and specificity 89% (95% CI = 81% to 94%). Positive likelihood ratio was higher in people aged 70-79 years (6.5, 95% CI = 2.9 to 15) compared with people aged ≥80 years (3.6, 95% CI = 1.7 to 7.6), and in women (10.4, 95% CI = 3.4 to 31.7) compared with men (3.2, 95% CI = 1.7 to 6.2), whereas the negative likelihood ratio was similar in all groups. CONCLUSION: A GP clinical judgment of dementia is specific, but confirmatory testing is needed to exclude dementia in symptomatic people whom GPs judge as not having dementia.
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.
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 | 0,002 | 0,019 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle