A Neuropsychological Approach to Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A neuropsychological approach to the detection and classification of mild cognitive impairment (MCI) using "gold standard" clinical ratings (CRs) was examined in a sample of independently functioning community dwelling seniors. The relationship between CRs and life satisfaction, concurrent validity of cognitive screening measures, and agreement between CRs and existing criteria for MCI were also determined. METHOD: One hundred and forty-two participants, aged 75 years and older, were administered a comprehensive battery of neuropsychological tests, along with self-report measures of psychological and psychosocial functioning, and functional independence. CRs were based on demographically corrected neuropsychological variables. RESULTS: The prevalence of MCI identified using CRs in this sample was 26.1%. Single and multiple domain subtypes of MCI were readily identified with subtypes reflecting Amnestic and Executive Function impairment predominating. Executive Function was a significant predictor of Life Satisfaction. The MoCA and MMSE both showed weak performance in detecting MCI based on CRs. There was substantial agreement between CRs and the classification criteria for MCI defined by Petersen/Winblad and Jak/Bondi. A global deficit score had near perfect performance as a proxy for CRs in detecting MCI in this sample. CONCLUSIONS: The results provide strong support for the utility of neuropsychological CRs as a "gold standard" operational definition in the detection and classification of MCI in older adults.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».