Can RUDAS Be an Alternate Test for Detecting Mild Cognitive Impairment in Older Adults, Thailand?
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is the commonly used cognitive test for detecting mild cognitive impairment (MCI) in Thailand. Nevertheless, cultural biases and educational levels influence its performance. The Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS) seems to lower the limitation of the MoCA. This study aimed to compare the performance of the RUDAS and the MoCA for the diagnosis of MCI and demonstrate the correlation between them. A cross-sectional study of 150 older participants from the outpatient setting of the Internal Medicine Department, Srinagarind Hospital, Thailand was recruited during January 2020 and March 2021. The diagnostic properties in detecting MCI of the RUDAS and the MoCA were compared. MCI was diagnosed in 42 cases (28%). The AUC for both RUDAS (0.82, 95% CI 0.75-0.89) and MoCA (0.80, 95% CI 0.72-0.88) were similar. A score of 25/30 provided the best cut-off point for the RUDAS (sensitivity 76.2%, specificity 75%) and a score of 19/30 for the MoCA had sensitivity and specificity of 76.2% and 71.3%. The Spearman's correlation coefficient between both tests was 0.6. In conclusion, the RUDAS-Thai could be an option for MCI screening. It was correlated moderately to the MoCA.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».