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Enregistrement W4205339762 · doi:10.1002/alz.057507

Examination of the accuracy of Cogniciti’s self‐administered, online, Brain Health Assessment in detecting amnestic mild cognitive impairment

2021· article· en· W4205339762 sur OpenAlexaff
Theone Paterson, Brintha Sivajohan, Sandra Gardner, Malcolm A. Binns, Kathryn A. Stokes, Morris Freedman, Brian Levine, Angela K. Troyer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensToronto Dementia Research AllianceUniversity of TorontoWestern UniversityHealth Sciences CentreBaycrest HospitalUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionPsychologyPopulationGold standard (test)NeuropsychologyNeuropsychological assessmentCognitionTest (biology)Clinical psychologyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Our need for easily administered online assessments sensitive to mild cognitive difficulties is increasing as our population ages. Our team has recently presented data indicating the accuracy of an online, publicly available, self‐administered screening measure, Cogniciti’s Brain Health Assessment (BHA), in the detection of amnestic mild cognitive impairment (aMCI) in a sample of community dwelling older adults. This current work extends those findings by further examining diagnostic accuracy of this measure. Method Using a cross‐sectional design, community‐dwelling older adults aged 60‐89 completed a gold standard neuropsychological assessment to determine a diagnosis of normal cognition (NC) or aMCI (by consensus of 3 staff neuropsychologists). Each participant also completed the BHA. Penalized logistic regression (PLR) analyses were used to examine which specific BHA tasks and measured demographic variables contributed to this test’s predictive utility in detecting aMCI. Diagnostic accuracy of the PLR model was compared with a logistic regression (LR) model examining BHA total score accuracy. Result 91 participants met inclusion criteria (51 aMCI, 40 NC). PLR modelling for the BHA indicated that of the tasks and variables measured by the BHA, the Face‐Name Association and Spatial Working Memory tasks predicted aMCI, with age also accounted for in the model (ROC‐AUC = 0.76; 95%CI: 0.66, 0.86). Based on this model, optimal performance cut‐points were determined, which resulted in 21% of the sample being classified as aMCI (positive), 23% as negative, and 56% as inconclusive. Projected general population classification rates are also presented to provide an estimate of how the BHA may perform in the broader population. Conclusion Results support that validity of the BHA as a screening measure for aMCI, and provide indication of the tasks within this measure that contribute to its utility in screening for this specific type of cognitive decline. Given the BHA is an online, self‐administered task, this measure has the potential to not only decrease unnecessary referrals for comprehensive assessment to determine presence of aMCI, but also to save practitioners time over commonly used paper and pencil screeners.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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