Predictive ability of the Computer-Based Cognitive Assessment Tool for mild cognitive impairment in community-dwelling older adults: a 2-Year Longitudinal Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The Computer-Based Cognitive Assessment Tool (CompBased-CAT) has been reported to have concurrent validity with the Mini-Mental State Examination (MMSE) and discriminating ability for dementia, but it was not clear whether it could predict incidence of cognitive impairment. OBJECTIVE This study examined the ability of the CompBased-CAT to predict mild cognitive impairment (MCI) after 2 years among community-dwelling older adults. METHODS A longitudinal study was conducted, involving 455 older adults (median age 72 years, range 65-89 years, 62.0% female) dwelling in communities. Cognitive function was assessed using the MMSE. MCI was defined as an MMSE score <27. The CompBased-CAT was conducted at baseline, and each sub-test score was converted to a Z-score, the sum of which became the total Z-score. Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis was performed to determine the predictive ability of the CompBased-CAT for incidence of MCI. Logistic regression analysis was conducted with the dependent variable (the incidence of MCI), and with the total Z-score as the independent variable, adjusted for all other covariates. RESULTS After 2 years, 32 (7.0%) of participants developed MCI. ROC curve analysis showed an area under the curve of 0.79, a sensitivity of 0.76, and a specificity of 0.75. Logistic regression analysis showed that total Z-score was significantly associated with prevention of MCI. The odds ratio (OR) was 1.34 (95% confidence interval 1.18-1.52, p<.001). CONCLUSIONS The present study showed that CompBased-CAT has sufficient predictive ability for MCI 2 years later and that it is useful for identifying dementia at an early stage.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».