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Enregistrement W3199233581 · doi:10.1590/1980-57642021dn15-030005

Population normative data for three cognitive screening tools for older adults in sub-Saharan Africa

2021· article· en· W3199233581 sur OpenAlexfundno aff
William K. Gray, Stella‐Maria Paddick, Adesola Ogunniyi, Olaide Olakehinde, Catherine Dotchin, John Kissima, Sarah Urasa, Aloyce Kisoli, Jane Rogathi, Declare Mushi, Akindele O. Adebiyi, Irene Haule, Louise Robinson, Richard Walker

Notice bibliographique

RevueDementia & Neuropsychologia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchGovernment of the United Kingdom
Mots-clésNormativePopulationVerbal fluency testDementiaGerontologyRecallDecileCognitionDemographyTanzaniaPsychologyCognitive declineMedicineLiteracyDiseaseNeuropsychologyPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In sub-Saharan Africa (SSA),cognitive screening is complicated by both cultural and educational factors, and the existing normative values may not be applicable. The Identification of Dementia in Elderly Africans (IDEA) cognitive screen is a low-literacy measure with good diagnostic accuracy for dementia. Objective: The aim of this study is to report normative values for IDEA and other simple measures [i.e., categorical verbal fluency, the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease (CERAD) 10-word list] in representative community-dwelling older adults in SSA. Methods: Individuals aged ≥60 years resident in 12 representative villages in Kilimanjaro, Tanzania and individuals aged ≥65 years resident within three communities in Akinyele Local Government Area, Oyo State, Nigeria underwent cognitive screening. The normative data were generated by the categories of age, sex, and education. Results: A total of 3,011 people in Tanzania (i.e., 57.3% females and 26.4% uneducated) and 1,117 in Nigeria (i.e., 60.3% females and 64.5% uneducated) were screened. Individuals with higher age, lower education, and female gender obtained lower scores. The 50th decile values for IDEA were 13 (60–64 years) vs. 8/9 (above 85 years), 10–11 uneducated vs. 13 primary educated, and 11/12 in females vs. 13 in males. The normative values for 10-word list delayed recall and categorical verbal fluency varied with education [i.e., delayed recall mean 2.8 [standard deviation (SD) 1.7] uneducated vs. 4.2 (SD 1.2) secondary educated; verbal fluency mean 9.2 (SD 4.8) uneducated vs. 12.2 (SD 4.3) secondary educated], substantially lower than published high-income country values. Conclusions: The cut-off values for commonly used cognitive screening items should be adjusted to suit local normative values, particularly where there are lower levels of education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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