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Enregistrement W4200420165 · doi:10.3390/geriatrics6040117

Can RUDAS Be an Alternate Test for Detecting Mild Cognitive Impairment in Older Adults, Thailand?

2021· article· en· W4200420165 sur OpenAlexaboutno aff
Manchumad Manjavong, Panita Limpawattana, Kittisak Sawanyawisuth

Notice bibliographique

RevueGeriatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhon Kaen University
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineDementiaCognitive impairmentOutpatient clinicCognitionGerontologyInternal medicinePhysical therapyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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