Modifying the Mini Cog to Screen for Cognitive Impairment in Non-literate Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: The Mini-Cog, a rapid, valid, and reliable screening tool for cognitive impairment, consists of 3-word recall and an executive Clock-Drawing Test (CDT). However, CDT requires at least basic literacy and cultural exposure to analog clocks, conditions not met in many population groups around the world. We developed a modification of the Mini-Cog (MMC) for use with non-literate and literate individuals. Methods: Participants were adults (≥ 60 years) with no neurological diagnosis, with known cognitive impairment due to stroke, Parkinsonism, traumatic brain injury or Alzheimer’s disease, and whose family members were able to read and write. We replaced the CDT with two tasks of everyday life: a serial subtraction task or a multistep performance task. Family members rated the acceptability and feasibility of the Mini-Cog versions using a 6-point scale, and completed a proxy-rated cognitive staging tool, the Dementia Severity Rating Scale (DSRS). Spearman’s rho, Mann- Whitney U and Chi-square tests were used to evaluate group differences and associations between measures. Results: Data were collected from 63 participants (75% ≥ 60 years, 67% non-literate). Literacy was associated with CDT (Chi-square strength 0.9, p < 0.001). Both MMC versions correlated with DSRS in healthy adults and patients (rho 0.6-0.7, p < 0.05). In literate individuals, the acceptability and feasibility of CDT and both alternate distractors were similarly high (5/6). Conclusions: Two alternate distractor tasks may successfully replace CDT in the Mini-Cog. The MMC versions are promising and deserve further study as screening tools for cognitive impairment in larger and more fully characterized samples.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».