Validation of a modified Chinese version of Mini‐Addenbrooke's Cognitive Examination for detecting mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For detecting mild cognitive impairment (MCI), brief cognitive screening tools are increasingly required for the advantage of time saving and no need for special equipment or trained raters. We aimed to develop a modified Chinese version of Mini-Addenbrooke's Cognitive Examination (C-MACE) and further evaluate its validation in detecting MCI. METHODS: A total of 716 individuals aged from 50 to 90 years old were recruited, including 431 cognitively normal controls (NC) and 285 individuals with MCI. The effect size of Cramer's V was used to explore which items in the Chinese version of Addenbrooke's Cognitive Examination-III (ACE-III-CV) best associated with MCI and to form the C-MACE. Receiver operating characteristic (ROC) analyses were carried out to explore the ability of C-MACE, ACE-III-CV, Chinese version of Montreal Cognitive Assessment-Basic (MoCA-BC), and Mini-Mental State Examination (MMSE) in discriminating MCI from NC. RESULTS: Five items with greatest effect sizes of Cramer's V were selected from ACE-III-CV to form the C-MACE: Memory Immediate Recall, Memory Delayed Recall, Memory Recognition, Verbal Fluency Animal and Language Naming. With a total score of 38, the C-MACE had a satisfactory classification accuracy in detecting MCI (area under the ROC curve, AUC = 0.892), superior to MMSE (AUC = 0.782) and comparable to ACE-III-CV (AUC = 0.901) and MoCA-BC (AUC = 0.916). In the subgroup of Age > 70 years, Education ≤ 12 years, the C-MACE got a highest classification accuracy (AUC = 0.958) for detecting MCI. CONCLUSION: In the Chinese-speaking population, C-MACE derived from ACE-III-CV may identify MCI with a good classification accuracy, especially in aged people with low education.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».