Screening for Dementia and Cognitive Decline in Adults With Down Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim was to examine the psychometric properties of the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE) as a diagnostic tool to screen for dementia in aging individuals with Down syndrome (DS). METHODS: This was a cross-sectional study of 92 individuals with DS 30 y or above of age) evaluated with the IQCODE. Using the informant questionnaire of the Cambridge Examination for Mental Disorders of Older People with Down's Syndrome and Others with Intellectual Disabilities, we divided the subjects into 3 diagnostic groups: stable cognition; prodromal dementia; and dementia. The ability of the IQCODE to discriminate between diagnostic groups was analyzed by calculating the areas under the receiver operator characteristic curves (AUCs). RESULTS: The optimal IQCODE cutoffs were 3.14 for dementia versus stable cognition (AUC=0.993; P<0.001) and 3.11 for prodromal dementia+dementia versus stable cognition (AUC=0.975; P<0.001), with sensitivity/specificity/accuracy of 100%/96.8%/97.3%, and 93.3%/91.9%/92.4%, respectively. The IQCODE showed a weak-to-moderate correlation with cognitive performance (P<0.05). CONCLUSION: The IQCODE is a useful tool to screen for cognitive decline in individuals with DS and is suitable for use in a primary care setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».